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龙图腾网获悉南京理工大学;南京禹其源智能装备科技有限公司申请的专利一种面向刀具损伤检测的机器人视觉系统自动对准对焦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：CN118905721B 。

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：202411197256.6，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种面向刀具损伤检测的机器人视觉系统自动对准对焦方法是由王禹林;郝玲;潘一;魏宇康;孟林坤设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向刀具损伤检测的机器人视觉系统自动对准对焦方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向刀具损伤检测的机器人视觉系统自动对准对焦方法，所述包括：提出了融合YOLOv5网络智能感兴趣区域ROI的自动对准算法和改进的Laplacian自动对焦算法。首先，搜索刀具位置并去雾降噪。然后，以刀具中心点作为关键特征，通过多点分布移动和加权修正最小二乘法优化，计算机械臂末端对准位姿。最后，自适应动态筛选ROI对焦窗口，取该区域与Laplace算子做卷积运算后的梯度平方和作为清晰度评价值，以此确定机械臂对焦位姿，最终得到高质量刀具损伤图像。该方法克服了传统方法在多景深油污粉尘恶劣工况以及被测目标廓形复杂下的局限性，敏感反映清晰度突变，提高了对焦灵敏度，降低了对准中心点误差，有效排除背景及油污粉尘干扰，提升了刀具损伤视觉检测系统的效率和灵活性。

本发明授权一种面向刀具损伤检测的机器人视觉系统自动对准对焦方法在权利要求书中公布了：1.一种面向刀具损伤检测的机器人视觉系统自动对准对焦方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立刀具ROI取窗定位检测数据集； 步骤1.1：通过机械臂和工业相机采集原始图像，通过翻转、旋转等方法进行数据增强，扩充数据集样本数量； 步骤1.2：对刀具图像样本进行标注，将标注完成的刀具数据集分成训练集、验证集和测试集； 步骤2：训练基于YOLOv5的刀具ROI取窗检测模型； 步骤2.1：选择所构建的数据集测试YOLOv5网络性能，设置训练迭代次数并微调超参数，设置输入统一的图像尺寸及格式，采用预训练权重进行训练并测试； 步骤2.2：计算预测框中心像素坐标； 步骤3：构建刀具视觉检测系统预处理模块，包括粗细步长搜索层、针对于恶劣工况下湿切削油雾的去雾层和干切削粉尘的降噪层； 步骤3.1：搜索层包括粗略搜索和精细搜索，基于步骤2所述刀具ROI取窗检测模型，机械臂探入机床时，在预先设定的机床主轴工作区域范围，设置长距离四点位粗略步长快速移动搜索，模糊判断包含刀具位置的两点，随后在短距离两点位之间减小步长进行精细搜索，直到刀具中心处于视野中，机械臂调整至抓取图像的初始位姿； 步骤3.2：去雾层采用暗通道先验算法，通过寻找刀具图像暗通道来估计油雾浓度和图像透射率，随后根据透射率去雾，降噪层采用中值滤波器，将刀具图像像素点灰度值设置为该点邻域内所有像素点灰度值的中值，使粉尘噪声去除，有效保留刀具边缘信息； 步骤4：构建刀具中心多点分布移动的自动对准模块； 步骤4.1：以机床内主轴所夹被检刀具为参照对象，选取n个关键位置，控制机械臂末端从1点移动至n点，记录机械臂基座坐标系下n个末端坐标，获取对应n个刀具特征中心点在像素坐标系下坐标； 步骤4.2：建立n组点坐标关系方程式，使用加权修正最小二乘法优化，像素点坐标加入多项式局部权重和ROI检测修正项，以调整边缘刀具中心坐标，各组点全局权重设置为径向非线性减小，赋予偏离中心即可靠性相对较低的坐标点组距离较小权重； 步骤4.3：计算仿射矩阵，将仿射矩阵与视野中心像素坐标相乘，计算出对准位姿，控制机械臂运动至对准位姿； 步骤5：构建基于机械臂和改进Laplacian算法的刀具视觉图像自动对焦模块； 步骤5.1：该模块仅需控制机械臂移动来实现末端相机对焦，可通用于任何型号视觉相机，在对准位姿下，沿机床主轴方向移动机械臂，实时读取图像并获取位姿信息，重构图像流大小并初始化数据参量； 步骤5.2：通过在原始图像流中检测刀具特征目标，自适应动态选取ROI窗口，将像素级计算限定在特征窗口，排除无关背景信息干扰，有效降低对焦运算量和时间；步骤5.3：通过逐帧将各像素点与Laplace算子做卷积运算得到梯度值，取ROI窗口图像区域梯度平方和作为清晰度评价值，敏感反映清晰度突变； 步骤5.4：确定清晰度最大峰值对应的最佳帧索引，控制机械臂调整至最佳对焦位姿，读取最佳帧索引原图并将刀具ROI区域比例放大提取，获得高质量刀具图像。

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