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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于图像视觉伺服的流体装卸臂动态法兰自动对接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：CN120480931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510992121.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于图像视觉伺服的流体装卸臂动态法兰自动对接方法是由吴巧云;王元耿;易程;汪俊;王为周设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像视觉伺服的流体装卸臂动态法兰自动对接方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于图像视觉伺服的流体装卸臂动态法兰自动对接方法，包括：初始化装卸臂末端位置，控制装卸臂运动至可以采集到完整的待对接法兰图像信息；采集待对接法兰图像，采用霍夫圆检测算法提取图像中具有圆特征的初始候选圆；通过RANSAC算法，进行精细化拟合得到精细化候选圆；从精细化候选圆中提取定位孔圆心坐标；根据定位孔圆心坐标与其对接状态坐标位置，计算当前时刻偏差；以最小化偏差为目标，求解装卸臂各关节角度运动角速度指令，驱动装卸臂各关节调整位姿，直至偏差收敛，完成装卸臂末端法兰与待对接法兰对接。本发明适用于动态海洋环境中装卸臂法兰的毫米级精准对接与控制，显著提升了复杂环境下的作业效率与安全性。

本发明授权基于图像视觉伺服的流体装卸臂动态法兰自动对接方法在权利要求书中公布了：1.基于图像视觉伺服的流体装卸臂动态法兰自动对接方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、手动初始化装卸臂末端位置，控制装卸臂运动至其末端的工业相机可以采集到完整的待对接法兰图像信息； S2、在任意t时刻，采集待对接法兰图像，采用霍夫圆检测算法提取图像中具有圆特征的初始候选圆；具体包括： S21、在任意t时刻，采集待对接法兰图像，得到RGB图像数据，再将转换为灰度图； S22、使用Canny边缘检测器对灰度图进行边缘检测，得到非零像素点组成的边缘点集合及其对应的梯度方向集合； S23、根据霍夫圆检测方法，对边缘点集合中的每个边缘点，根据其梯度方向，计算可能的圆心坐标，计算公式如下： ； 其中，在根据法兰定位孔的先验尺寸设定范围内按设定步长采样，也即候选圆半径；表示第个边缘点，表示第个采样步长； S24、构建二维累加器矩阵，对每个可能的圆心坐标统计投票数，根据设定的投票阈值，保留投票数超过阈值的候选圆心坐标及对应的候选圆半径； S26、将候选圆半径与标准半径的相对误差超过预设半径阈值的候选圆剔除，对剩余候选圆按投票数降序排列，保留前个候选圆； S3、通过结合几何约束与统计验证的RANSAC算法，对初始候选圆进行精细化拟合，得到精细化候选圆；具体包括： S31、将每个候选圆定义为以为圆心、为半径范围的环形区域； S32、通过Zernike矩法对区域内边缘点进行亚像素级定位，提取满足亚像素精度的边缘点集； S33、从边缘点集中随机选取3个非共线点，，采用三点圆拟合方法计算临时圆的圆心坐标及半径； S34、计算中所有点的临时圆拟合误差，若临时圆拟合误差不超过设定的像素阈值，则将标记为内点并加入内点集； S35、重复m次步骤S33至S34，得到m个内点集；再保留其中候选圆内点数量最多的内点集； S36、对每个内点集中的点执行最小二乘优化，得到圆心为的每个候选圆精细化后的圆心坐标及半径，记该精细化候选圆为：； S37、构建精细化候选圆集合，计算每个的半径与标准半径的误差，保留误差小于阈值的精细化候选圆，更新精细化候选圆集合； S4、根据定位孔几何特性从精细化候选圆中提取4个定位孔的圆心坐标； S5、根据提取出的4个定位孔的圆心坐标与其对接状态坐标位置，计算当前时刻偏差； S6、以最小化时刻的偏差为目标，求解装卸臂各关节角度运动角速度指令，驱动装卸臂各关节调整位姿，直至偏差收敛，完成装卸臂末端法兰与待对接法兰对接。

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