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龙图腾网获悉东南大学;江苏奥富能机器人科技有限公司申请的专利一种抹灰机器人供料检测方法及装置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：CN116977288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310813281.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种抹灰机器人供料检测方法及装置是由窦建平;冯卓韬;周炳高;周凯华;徐春雨设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抹灰机器人供料检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种抹灰机器人供料检测方法及装置，包括：获取抹灰机器人供料过程供料执行端实时的原始图像；对原始图像进行预处理,包括进行广角畸变还原、从图像中提取有效区域、将有效区域沿水平方向均匀切分成多个单元图像；针对每个单元图像，分别基于RGB阈值滤波器检测获得供料等级A、基于LSTM网络分类模型检测获得供料等级B；供料等级代表图像中水泥区域的全图占比；计算两种供料等级A、B的误差E＝|A‑B|，将误差E与设定的判别值进行比较，从A和B中选取一个作为单元图像的供料等级；将所有单元图像的供料等级进行加和平均，获得最终的供料等级。本发明实现了抹灰机器人对供料情况的精确快速识别。

本发明授权一种抹灰机器人供料检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种抹灰机器人供料检测方法，其特征在于，包括： 获取抹灰机器人供料过程供料执行端实时的原始图像； 对所述原始图像进行预处理，包括进行广角畸变还原、从图像中提取有效区域、将所述有效区域沿水平方向均匀切分成多个单元图像；所述有效区域为水泥主要分布的区域； 针对每个单元图像，分别基于RGB阈值滤波器检测获得供料等级A、基于LSTM网络分类模型检测获得供料等级B；所述供料等级代表图像中水泥区域的全图占比；所述LSTM网络分类模型以图像灰度值积分序列为输入、以供料等级检测类型为输出，经过训练而获得；所述供料等级检测类型按照水泥区域的全图面积占比大小而划分； 计算两种供料等级A、B的误差，将误差E与设定的判别值进行比较，根据比较结果，从A和B中选取一个作为单元图像的供料等级； 将所有单元图像的供料等级进行加和平均，获得最终的供料等级； 所述基于LSTM网络分类模型检测获得供料等级，包括： 对单元图像进行灰度化处理，计算各像素点的灰度值并归一化到[0,1]区间，获得灰度图； 计算灰度积分序列，其中，灰度图水平方向上各列像素点的灰度值积分，Gray为各像素点的灰度值，H为灰度图的高度，下标N为灰度图水平方向的长度； 将灰度积分序列GIS作为LTSM网络模型的输入，直接输出供料等级检测类型； 所述供料等级检测类型用单元图像中水泥区域的全图面积占比值进行表征，模型训练时，将所述占比值添加标签，并按照设定的类距划分为若干类； 所述判别值根据所述类距而设定，且判别值小于所述类距； 将误差E与设定的判别值进行比较，当误差E小于所述判别值，认为两种方法检测出的供料等级一致，并选择A作为单元图像的供料等级；当误差E大于所述判别值，认为两种方法检测出的供料等级不一致，并选择B作为单元图像的供料等级检测结果； 所述基于RGB阈值滤波器检测获得供料等级，包括： 对单元图像的RGB三通道分量值进行分布统计分析，得出图像中水泥分布区域的RGB三通道分量值特征； 根据所述RGB三通道分量值特征设置RGB阈值滤波器的滤波条件； 使用所述滤波条件对各像素点逐一判断，获得水泥像素点的全图占比，即为该单元图像的供料等级A。

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