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龙图腾网获悉上海第二工业大学申请的专利一种基于机器视觉的全自动嘴部跟随的助餐方法及系统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：CN120326641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510822808.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机器视觉的全自动嘴部跟随的助餐方法及系统是由刘飞设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的全自动嘴部跟随的助餐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于机器视觉的全自动嘴部跟随的助餐方法及系统，属于进食辅助机械臂人机交互技术领域。助餐方法包括：根据机械臂和深度相机的位置关系建立机械臂基坐标系；获取人脸二维图像；基于改进直接线性变换算法获取人脸二维图像的关键点的嘴部位姿；根据嘴部位姿判断是否满足取食条件；在判断满足取食条件的情况下，机械臂根据示教学习获取取食轨迹以进行取食操作；判断机械臂是否完成取食操作；在判断机械臂完成取食操作的情况下，更新嘴部位姿并根据嘴部位姿获取送餐轨迹；机械臂根据送餐轨迹执行送餐操作。本发明通过改进直接线性变换算法获取嘴部位姿提高检测精度和鲁棒性，根据实时嘴部姿位生成取食轨迹提高取食精确性。

本发明授权一种基于机器视觉的全自动嘴部跟随的助餐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的全自动嘴部跟随的助餐方法，其特征在于，所述助餐方法包括： 根据机械臂和深度相机的位置关系建立机械臂基坐标系； 获取人脸二维图像； 基于改进直接线性变换算法获取所述人脸二维图像的关键点的嘴部位姿，包括： 根据公式（1）至（2）获取人脸二维图像的关键点和对应标定三维人脸模型的三维关键点， ，（1） ，（2） 其中，为人脸二维图像的关键点，为三维关键点，为二维图像的关键点的横坐标，为二维图像的关键点的纵坐标，为三维关键点在X轴方向的坐标，为三维关键点在Y轴方向的坐标，为三维关键点在Z轴方向的坐标，为第个关键点，为整数编号； 对所述人脸二维图像的关键点进行归一化处理； 根据公式（3）构建叉乘约束代数模型， ，（3） 其中，为反对称叉乘矩阵且，为旋转矩阵，为平移向量； 根据公式（4）获取方向投影残差， ，（4） 其中，为方向投影残差，为归一化后的二维图像的关键点的横坐标，为归一化后的二维图像的关键点的纵坐标，为平移向量的第一分量，为平移向量的第二分量，为平移向量的x方向，为平移向量的y方向，为旋转矩阵的第一分量，为旋转矩阵第二分量； 根据公式（5）至（6）构建目标函数， ，（5） ，（6） 其中，为残差二次型矩阵，为第一残差系数矩阵，且，为第二残差系数矩阵，且，为目标函数，为旋转矩阵且，为关键点的数量； 最小化所述目标函数以获取所述旋转矩阵和平移向量，包括： 最小化所述目标函数以获取所述旋转矩阵的第一分量、第二分量和平移向量的第一分量和第二分量； 根据几何关系获取旋转矩阵的第三分量； 对所述旋转矩阵进行奇异值分解以获取最优旋转矩阵； 根据所述三维关键点的深度坐标获取平移向量的第三分量； 根据所述最优旋转矩阵和平移向量获取嘴部位姿的俯仰角、摆动角和三维坐标； 根据所述嘴部位姿判断是否满足取食条件； 在判断所述嘴部位姿满足取食条件的情况下，机械臂根据示教学习获取取食轨迹以进行取食操作； 判断所述机械臂是否完成取食操作； 在判断所述机械臂完成取食操作的情况下，更新所述嘴部位姿并根据所述嘴部位姿获取送餐轨迹； 所述机械臂根据所述送餐轨迹执行送餐操作。

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