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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种托辊自适应抓取机械手爪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：CN119077788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411464480.7，技术领域涉及：B25J15/10；该发明授权一种托辊自适应抓取机械手爪系统是由刘万里;雷伟群;冷昊育;刘扬设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种托辊自适应抓取机械手爪系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种托辊自适应抓取机械手爪系统，包括手爪组件、手爪运动支撑组件、角度调节驱动机构、视觉组件及图像识别装置；手爪组件由三个手爪组成，从三个方位对托辊进行抓取与支撑；第一、二手爪与手爪运动支撑组件连接分别进行位姿自适应调整及主动调整；第三手爪与角度调节驱动机构配合；视觉组件用于采集托辊两侧安装槽图像；图像识别装置根据视觉组件采集的图像输出托辊所需旋转的角度给控制系统，控制所述角度调节驱动机构工作，使第三手爪带动托辊旋转至正确的安装角度。本发明能够实现托辊的准确抓取、识别和角度校准，提升托辊安装进程的安全性与可靠性，降低人工强度与作业风险，促进高效生产。

本发明授权一种托辊自适应抓取机械手爪系统在权利要求书中公布了：1.一种托辊自适应抓取机械手爪系统，其特征在于，包括手爪组件、手爪运动支撑组件、角度调节驱动机构、视觉组件（22）及图像识别装置； 所述手爪组件包括沿周向分布的第一手爪（1）、第二手爪（2）与第三手爪（3）； 所述第三手爪（3）的结构包括导向座（23），所述导向座（23）内设有与其滑动配合的第一瓦形体（24），所述第一瓦形体（24）的内表面为用于与托辊圆周面接触的内凹弧面；所述第一瓦形体（24）由所述角度调节驱动机构驱动，能沿导向座（23）内进行周向旋转； 所述第一手爪（1）与第二手爪（2）位于所述第三手爪（3）上部且结构相同，均包括外爪（4）和第二瓦形体（5），所述第二瓦形体（5）位于所述外爪（4）内侧，并与所述外爪（4）滑动配合，外爪（4）和第二瓦形体（5）之间设有提供预紧力和回复力的复位弹簧（6）；第二瓦形体（5）的内表面为用于与托辊圆周面接触的内凹弧面； 所述手爪运动支撑组件包括移动式顶板（11），所述第一手爪（1）的外爪（4）与所述移动式顶板（11）直接铰接；所述第二手爪（2）的外爪（4）通过连接架（20）与所述顶板（11）铰接，并通过第三驱动机构（21）调节位姿； 所述视觉组件（22）用于采集托辊两侧安装槽图像，包括采集装置（17）、照明器（18）和支撑架（19），所述支撑架（19）安装在所述顶板（11）顶部，所述采集装置（17）、照明器（18）安装在所述支撑架（19）上； 所述图像识别装置根据视觉组件（22）采集的图像输出托辊所需旋转的角度给控制系统，所述控制系统控制所述角度调节驱动机构工作，使第三手爪（3）带动托辊旋转至正确的安装角度； 所述图像识别装置搭载图像处理模型和图像识别模型，所述图像处理模型对所述视觉组件（22）采集的待预测托辊图像处理后，输出增强的托辊图像给所述图像识别模型，其对图像进行托辊位置检测与角度预测，判别托辊角度是否正确并将待调节角度输出给控制系统； 所述图像处理模型由原始训练集对深度学习模型训练而获得； 所述图像识别模型由拓展训练集对卷积神经网络训练而获得，其训练过程包括： 将所述拓展训练集输入YOLOv5网络模型，所述YOLOv5网络模型的Head部分在进行目标图像中托辊位置检测的基础上增加一个分支用于预测所识别的托辊角度，使用类别条件判断使所述分支针对托辊结构进行角度预测，使用YOLOv5网络模型原来的损失函数计算位置检测的损失，增加角度预测损失，使用均方误差来计算预测角度与真实角度之间的误差，将两部分损失合并，形成总损失：， 式中，α表示目标预测损失的权重，β表示角度预测损失的权重； 使用总损失函数进行反向传播，计算损失相对于模型参数的梯度：， 式中，表示位置检测损失对模型参数的梯度；表示角度预测损失对模型参数的梯度； 使用优化器根据计算出的梯度更新模型的参数，直到达到预定的训练次数或损失收敛，则训练完成。

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