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龙图腾网获悉山西丽航建设工程有限公司申请的专利一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测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：CN117218197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311198487.4，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测方法是由卢丽军设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂姿态检测技术，具体是一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测方法。本发明解决了现有机械臂姿态检测技术检测速度慢、检测结果准确率低、检测结果鲁棒性差的问题。一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤一：通过激光雷达获取点云数据；步骤二：将点云数据进行二维投影后得到点云二维投影视图；步骤三：通过MSNet网络对点云二维投影视图进行目标分割；步骤四：对机械臂在点云二维投影视图中的位置信息进行聚类；步骤五：对聚类结果绘制最小包络矩形，并调整最小包络矩形的中心点坐标和角度，使得最小包络矩形与机械臂目标位置的交并比达到最大。本发明适用于多种场景下的机械臂姿态检测。

本发明授权一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云和图像融合的机械臂姿态检测方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的： 步骤一：通过激光雷达获取点云数据； 步骤二：对激光雷达和单目相机进行联合标定，并将点云数据进行二维投影后得到点云二维投影视图，然后记录点云二维投影视图中每个像素点的深度信息； 步骤三：通过MSNet网络对点云二维投影视图进行目标分割，找到机械臂在点云二维投影视图中的目标区域，然后通过对目标区域以及点云二维投影视图中每个像素点的深度信息进行点云反算，找到机械臂在点云二维投影视图中的位置信息； 步骤四：对机械臂在点云二维投影视图中的位置信息进行聚类； 步骤五：对聚类结果绘制最小包络矩形，并调整最小包络矩形的中心点坐标和角度，使得最小包络矩形与机械臂目标位置的交并比达到最大，然后将最小包络矩形作为机械臂的姿态检测结果； 所述步骤二中，联合标定步骤具体如下： 首先，通过激光雷达获取标定板的三维点云数据，通过单目相机获取标定板的二维图像数据，由此得到标定板上多个点的三维坐标信息和二维坐标信息； 然后，根据标定板上多个点的三维坐标信息和二维坐标信息，利用EPnP算法计算出激光雷达与单目相机的坐标转换关系矩阵； 所述步骤二中，二维投影步骤具体如下： 首先，根据激光雷达与单目相机的坐标转换关系矩阵将步骤一中激光雷达获取的点云数据转换到单目相机的成像物理坐标系下； 然后，根据单目相机的内参矩阵将转换后的点云数据投影到单目相机的像素坐标系下； 所述步骤三中，目标分割步骤具体如下： 首先，制作机械臂的位置信息投影图样本数据，并利用机械臂的位置信息投影图样本数据对MSNet网络进行训练； 然后，将点云二维投影视图输入训练好的MSNet网络，并通过MSNet网络的特征提取器对点云二维投影视图进行多尺度特征提取后得到不同尺度大小的特征图； 然后，通过MSNet网络的SAM模块和CBAM模块将不同尺度大小的特征图融合到一起，并通过上采样将融合后的特征图大小变为和输入的点云二维投影视图大小相同； 然后，通过1×1×1卷积层对特征图进行像素级预测，由此输出高精度的目标分割图。

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