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龙图腾网获悉武汉港迪智能技术有限公司申请的专利基于视觉系统的集装箱自动叠箱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：CN116664591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310463961.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于视觉系统的集装箱自动叠箱方法是由邹永开;石先城;李恒;张涛;曹志俊设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉系统的集装箱自动叠箱方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于视觉系统的集装箱自动叠箱方法，包括如下步骤：S1：在吊具的四个角上分别安装相机，各相机分别获取下方对应位置的集装箱箱角区域图像；S2：通过张正友标定法获取相机在固定状态下的内参矩阵、畸变参数和位姿信息，构建出相机图像中二维坐标系到世界坐标系的坐标点之间的映射关系，S3：使用基于深度学习的方法训练箱边分割模型，经过迭代学习和优化后，得到相机图像的箱边的直线和箱角特征点；S4：在集装箱自动叠箱的工况下，采用训练后的箱边分割模型获取被抓取的集装箱的箱角特征点和待叠箱的集装箱的箱角特征点，得到定位结果并转换到世界坐标系中；S5：吊具执行自动叠箱指令。

本发明授权基于视觉系统的集装箱自动叠箱方法在权利要求书中公布了：1.基于视觉系统的集装箱自动叠箱方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：在吊具的四个角上分别安装相机，相机指向地面方向拍摄，四个相机分别获取下方对应位置的集装箱箱角区域图像，并将图像输出； S2：通过张正友标定法获取相机在固定状态下的内参矩阵、畸变参数和位姿信息，构建出相机图像中二维坐标系到世界坐标系的坐标点之间的映射关系； S3：在相机采集到包含箱角区域的图像后，人工对待分割的箱边区域进行标注，然后使用基于深度学习的方法训练箱边分割模型，经过迭代学习和优化后，使用箱边分割模型分割箱角区域图像的箱边区域，对分割出的箱边点集进行拟合，得到箱边的直线和箱角特征点； 步骤S3中所述使用基于深度学习的方法训练箱边分割模型，经过迭代学习和优化后，使用箱边分割模型分割箱角区域图像的箱边区域，对分割出的箱边点集进行拟合，得到箱边的直线和箱角特征点，是采用基于语义分割方法训练箱边分割模型；箱边分割模型将集装箱的边缘进行分割，得到箱边掩膜的点集，对箱边掩膜的边界采用直线拟合方法拟合集装箱相邻的两条箱边的直线，两条箱边的直线的交点即为箱角特征点； S4：在集装箱自动叠箱的工况下，当吊具运行到距离下方待叠箱集装箱的设定高度时，各相机分别获取包含箱角区域的图像，采用训练后的箱边分割模型获取被抓取的集装箱的箱角特征点和待叠箱的集装箱的箱角特征点，得到定位结果，并将定位结果对应的箱角特征点分别转换到世界坐标系中； S5：吊具执行自动叠箱指令，从四个相机中选取两个定位结果，根据两个定位结果获取被抓取集装箱与待叠箱的集装箱之间的偏移量，根据偏移量对吊具的位置和姿态进行调整，并判断调整后的吊具姿态下被抓取的集装箱的箱角特征点与待叠箱的集装箱的箱角特征点的偏差是否超过设定阈值，根据偏差结果进行着箱或者再次调整； 步骤S5中所述吊具执行自动叠箱指令，从四个相机中选取两个定位结果，根据两个定位结果获取被抓取集装箱与待叠箱的集装箱之间的偏移量，根据偏移量对吊具的位置和姿态进行调整，是当吊具带动被抓取的集装箱移动到叠箱调整的高度时，选取被抓取的集装箱对角线方向的两个箱角特征点，将其构成第一直线；获取待叠箱的集装箱对角线方向的两个箱角特征点，将其构成第二直线；计算第一直线的端点处的箱角特征点相对于第二直线的端点位置的箱角特征点在世界坐标系下的平移距离和旋转角度，使第一直线的端点处的箱角特征点与第二直线的端点位置的箱角特征点在地面投影之间的间距或者夹角最小，且待叠箱的集装箱超出被抓取集装箱各箱角特征点顺次合围而成的矩形区域的面积最小。

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