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龙图腾网获悉浙江瀚陆海底系统工程技术有限公司申请的专利一种水下机器人样品识别抓取方法和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：CN119580081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510129768.7，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种水下机器人样品识别抓取方法和系统是由翁利春;曾锦锋;杨平宇;徐春峰;韦毅;隋滨;岳一曼;韩娜设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下机器人样品识别抓取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水下机器人样品识别抓取方法和系统，方法包括：水下机器人采用双目摄像头实时获取采集的图像信息，利用目标检测模型实时检测所述图像信息中的目标样品数量和类型；根据所述图像信息判断识别的所述目标样品类型在水下的姿态信息，并根据所述目标样品类型和姿态信息自动生成对应目标样品类型的采样机构的动作指令；根据所述双目摄像头自动检测对应类型的目标样品在水下相对于所述双目摄像头的深度信息，根据所述目标样品的深度信息、目标样品的姿态信息自动调整对应采样机构的动作姿势；若采样成功，则获取所述图像信息中识别的所有样品的深度信息，并选择所述深度信息最小的样品作为新的目标样品进行采样操作。

本发明授权一种水下机器人样品识别抓取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种水下机器人样品识别抓取方法，其特征在于，所述方法包括： 水下机器人采用双目摄像头实时获取采集的图像信息，利用目标检测模型实时检测所述图像信息中的目标样品数量和类型； 根据所述图像信息判断识别的所述目标样品类型在水下的姿态信息，并根据所述目标样品类型和姿态信息自动生成对应目标样品类型的采样机构的动作指令； 根据所述双目摄像头自动检测对应类型的目标样品在水下相对于所述双目摄像头的深度信息，根据所述目标样品的深度信息、目标样品的姿态信息自动调整对应采样机构的动作姿势； 根据所述采样机构的对应类型传感器判断是否采样成功，若采样失败，则重新利用所述目标检测模型跟踪识别所述目标样品的深度信息和姿态信息，根据重新识别的目标样品的深度信息和姿态信息生成对应采样机构新的动作姿势； 若采样成功，则获取所述图像信息中识别的所有样品的深度信息，并选择所述深度信息最小的样品作为新的目标样品进行采样操作； 获取所述双目摄像头采集的图像信息，并根据采集的图像信息输入到训练好的YOLO模型中进行目标检测，利用所述YOLO模型获取所述图像信息中存在的样品图像区域，其中根据所述YOLO模型将识别的样品图像区域进行矩形分割，得到目标样品区块图像；将每一个分割的目标样品区块图像采用KCF算法提取对应的梯度直方图，根据对应梯度直方图构建描述所述样品图像区域的循环矩阵，构建所述循环矩阵的滑动检测窗口，根据所述滑动检测窗口和训练好的分类器检测分割的目标样品区块图像和目标样品的相似度，若相似度大于预设阈值，则作为目标样品进行实时跟踪； 预先构建对应水下采样类型和采样机构类型的驱动指令绑定关系，其中所述采样类型包括水生植物、水生动物，水底岩石，水底泥沙，其中不同采样类型的目标样品对应的采样机构不同，根据所述YOLO模型识别的样品类型并作为目标样品后，根据所述驱动指令绑定关系生成对应类型采样机构的驱动指令以执行所述目标样品的采样操作； 所述目标样品的姿态信息获取方法包括：根据所述YOLO模型识别获取所述图像信息中的目标样品区块图像后，将所述目标样品区块图像采用Roberts算子对所述目标样品区块图像进行边缘检测，得到所述目标样品在所述目标样品区块图像中的检测边缘像素特征；利用所述Roberts算子预先检测对应样品类型的标准样品不同姿态的标准边缘像素特征，将所述检测边缘像素特征和标准边缘像素特征进行相似度计算，选择相似度最高的标准样品姿态的标准边缘像素特征作为所述目标样品所处的姿态； 所述采样机构的动作指令生成方法包括：在所述对应样品类型的标准样品姿态的标准边缘像素特征中配置至少一个边缘切入点，根据匹配的对应样品类型的标准样品姿态的边缘切入点生成所述采样机构不同控制关节的包括旋转、移动、夹持的动作指令，使得所述动作指令将根据所述边缘切入点执行对应目标样品的采样策略。

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