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龙图腾网获悉中国机械总院集团江苏分院有限公司申请的专利基于人工智能视觉技术的智能化加工系统及其控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119671231B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510202102.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能视觉技术的智能化加工系统及其控制方法是由张振;陈雷鸣;王凯;朱昊;张旋;牛家科设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能视觉技术的智能化加工系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明的基于人工智能视觉技术的智能化加工系统及其控制方法，第1步骤、读取本地配置文件；第2步骤、获取用户设置参数；第3步骤、判断是首次加工，跳转至第4步骤；判断不是，跳转至第9步骤；第4步骤、初始化配置文件；第5步骤、启动目标识别模块；第6步骤、判断待加工工件与预设工件种类是否一致；第7步骤、报警；第8步骤、启动立体视觉检测模块；第9步骤、调用本地配置文件，执行加工模块；第10步骤、执行质检模块；第11步骤、判断质检合格，跳转至第12步骤；判断不合格，跳转至第13步骤；第12步骤、将配置信息保存至本地；第13步骤、执行补偿模块；本发明确保小批量、多种类产品的加工质量和效率。

本发明授权基于人工智能视觉技术的智能化加工系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能视觉技术的智能化加工的控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 第1步骤、读取本地配置文件，对其中的基本参数进行解析，并通过可视化界面展示解析结果； 本地配置文件中包含加工过程中需要用到的数据信息；若在本地搜索不到配置文件，则将会提示并关闭非首次加工的流程，按照已有配置文件格式生成空白的配置文件； 系统在初始化时，会依据配置文件的预定义格式自动生成动态配置信息，并作为后续加工模块、质检模块及补偿模块运行的核心依据；对于待加工工件，系统会优先查询现有工件库中的配置文件记录，如果找到匹配的配置文件，系统将直接提取其内容并动态加载为当前加工的动态配置信息；若工件库中未找到相应记录，系统则自动创建全新的动态配置信息，并在加工过程中逐步补充完善相关内容；加工任务完成后，动态配置信息会被存储为正式配置文件，为后续工件加工和系统优化提供参考依据； 第2步骤、获取用户对已解析基本参数的设置和调整，并根据调整后的参数更新相应的配置信息；除了位置参数外，由本地配置文件中索引各个参数值，等待用户更改其参数信息，更改完成后重新获取用户修改后的值更新动态配置信息； 第3步骤、调用条件控制模块，根据是否为首次加工的返回值进行条件选择，判断是否为首次加工： 若判断是首次加工，则进行自动加工参数的获取，跳转至第4步骤； 若判断不是首次加工，则会以配置文件中的参数进行加工，跳转至第9步骤； 第4步骤、初始化配置文件：除了用户设置参数外，将动态配置信息置空； 第5步骤、3D模型解析工件图纸，启动目标识别模块：利用2D相机收集待加工物件的图像信息，再利用深度学习推理出待加工工件的材料信息，结合工件图纸3D模型解析的结果确定初步目标点；目标识别模块支持样本集相关操作工具的开发，以完善模型的训练数据集管理；目标识别模块通过调用预训练或实时训练的模型执行目标识别任务；目标识别模块提供的接口支持在软件更新时快速配置当前技术上更先进的训练模型，以确保系统在目标识别性能和技术适用性方面始终保持一定技术水平；目标识别模块通过调用模型推理获取待加工工件的感兴趣区域，进一步提取工件的长度、宽度及角度信息；目标识别模块识别待加工工件的材质属性，为加工模块的任务策略匹配功能提供必要依据，从而实现对不同材质和形状工件的精准加工；目标识别不光有识别，还会根据识别结果合理分割工件的区域，获得区域内中心位置作为目标点，协作机器人会参考这些目标点的位置； 第6步骤、调用条件控制模块，根据返回结果判断待加工工件与预设工件种类是否一致： 若判断待加工工件与预设工件种类一致，则跳转至第8步骤； 若判断待加工工件与预设工件种类不一致，则跳转至第7步骤； 第7步骤、提示报警，人工干预检查； 第8步骤、启动立体视觉检测模块，按照初始目标点依次扫描并计算工件的空间姿态；根据3D模型与空间姿态计算加工件参数；根据加工工序逻辑自动生成加工方案；更新该工件的配置文件中加工方案信息并存入本地；按照初始目标点进行轨迹规划，执行机器人携带3D相机沿着轨迹依次扫描，精确获取目标点视场内的高度参数，利用点云与工件的加工图纸模型计算加工余量；动态配置信息更新加工方案的信息，同时将动态配置信息以该加工工件的序号命名后保存至本地指定文件夹；其中，加工方案主要涵盖加工工序、加工参数及加工轨迹；加工工序由用户根据实际需求灵活配置；加工参数通过计算实际点云与理想点云之间的误差自动生成；各工序的加工轨迹则结合工序定义及加工参数，由系统为加工机器人自动生成，以确保高精度的轨迹控制和加工操作； 第9步骤、调用本地配置文件，更新动态配置信息，按照配置文件信息执行加工模块； 第10步骤、加工完成后执行质检模块； 第11步骤、调用条件判断模块，根据返回结果判断质检是否合格： 若判断质检合格，则跳转至第12步骤； 若判断质检不合格，则跳转至第13步骤； 第12步骤、合格后将配置信息保存至本地，以供后续调用；配置信息包括加工轨迹、目标识别信息、3D图像信息以及质检结果； 第13步骤、执行补偿模块，随即再跳转至第10步骤，系统通过3D视觉相机扫描生成的加工后点云模型，结合预设的加工参数，对加工精度进行实时分析，如果检测到加工不到位的区域，系统将自动计算补偿路径和补偿加工量，并重新规划加工工具的轨迹，执行二次加工以确保加工到位；补偿模块还支持多轮补偿加工，通过闭环控制机制持续调整加工轨迹和参数，直至加工完全达标，对于难以修复或超出加工容差范围的工件，系统会生成警报并标记该工件为不合格件，确保最终产品质量； 实现基于人工智能视觉技术的智能化加工的控制方法的智能化加工系统，系统采用模块化设计，将功能划分为独立模块，并对共享调用的核心功能单元进行抽象整合，构建统一组件，核心功能单元包括图像采集、图像处理算法库、协作机器人轨迹规划、任务策略匹配及模型推理，所述智能化加工系统包括： 目标识别模块，用于系统前的模型训练与优化测试，以及用于工作过程中的图像采集、图像处理算法库的调用与图像处理后的模型推理，结合3D模型解析加工图纸，判断该工件是否为预设的待加工工件，同时有效分割工件空间区域，输出各个区域的中心点位作为初始目标点； 立体视觉检测模块，用于利用3D视觉相机配合协作机器人按照初始目标点生成的轨迹依次扫描完成工件在空间中的点云模型，结合原料图纸与加工图纸进行加工参数的计算； 加工模块，用于加工参数的读取、任务策略匹配、加工机器人轨迹自动规划以及监督并控制机器人执行加工任务； 质检模块，用于利用3D视觉相机根据加工参数将初始目标点偏移后进行扫描，生成工件加工后在空间中的点云模型，分析其加工是否精确，是否存在缺陷；即，质检模块通过3D视觉相机结合加工参数对初始目标点进行偏移调整后执行扫描操作，以生成工件加工后的空间点云模型，用于分析加工精度及检测是否存在缺陷；协作机器人携带3D相机按照规划轨迹完成扫描任务；协作机器人在执行扫描时，携带的3D相机外壳具备防护机制，当防护外壳接近工件表面时，系统通过触发报警并紧急停止操作；补偿模块，用于对加工过程中因误差导致的加工不到位问题进行动态调整和优化处理； 视觉定位检测模块包含目标识别模块与立体视觉检测模块，所述视觉定位检测模块和所述质检模块均调用协作机器人轨迹自动规划功能；协作机器人根据目标初始点的位置，自动生成一个轨迹，将3D相机依次走过各个目标点；所述加工模块和所述补偿模块均调用任务策略匹配功能，任务策略匹配功能用于根据预设的加工方式和工艺要求，动态匹配相应的加工策略，以适应不同加工任务的执行需求；所述目标识别模块和所述质检模块均调用具有模型推理功能的推理服务模块； 所述图像采集服务模块提供统一的接口供所述目标识别模块、所述视觉定位检测模块以及所述质检模块调用；所述推理服务模块提供统一的接口供目标识别模块和质检模块调用；具体地，目标识别模块、视觉定位检测模块及质检模块均通过调用图像采集功能单元及图像处理算法库接口，完成相应的功能执行；立体视觉检测模块与质检模块均调用协作机器人轨迹自动规划功能，以支持其任务执行过程。

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