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龙图腾网获悉大连工业大学申请的专利一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制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：CN116175582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310229492.0，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制方法是由王雅红;刘霈;李义;孙洁;孟偌愉设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制方法，涉及机械臂控制技术领域，操控系统包括：机械臂、上位机、下位机和信号接收器；所述上位机包括图像处理模块，动作识别模块与逆运动学计算模块；所述图像处理模块识别人手关键点位置得到实时手部坐标，所述动作识别模块根据实时手部坐标识别手部动作，所述逆运动学计算模块根据手部动作生成机械臂移动指令并发送至信号接收器；所述信号接收器接收机械臂移动指令并发送至下位机；所述下位机根据接收的机械臂移动指令控制机械臂进行相应的动作。本发明通过使用机器视觉技术，实现了操作人员与机械臂的稳定交互，保证机械臂操作的简易性、精准性、即时性。

本发明授权一种基于机器视觉的智能机械臂操控系统及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的智能机械臂操控方法，其特征在于，包括如下步骤： 上位机使用摄像头获取手部动作图像； 构建机器学习模型，对所述机器学习模型进行训练，得到训练完成的机器学习模型； 对于没有高对比度识别点的手部，首先训练手掌和拳头的检测器； 在手掌拳头检测器中使用方形边界框锚点对手掌拳头进行建模，忽略纵横比，减少总锚点数量； 对各种真实手部或是渲染手部图像进行注释，作为训练集输入模型进行训练； 采用所述训练完成的机器学习模型对手部动作图像进行计算，得到手部空间三维模型； 将所述手部空间三维模型转化为手部所有关节的关键点坐标； 根据所述关键点坐标进行手部动作识别运算，得到机械臂的具体运动关节坐标； 将所述具体运动关节坐标进行逆运动学计算，得到机械臂所有舵机的动作数据，并转换成能直接执行的操纵指令； 逆运动学计算，包括如下步骤： 根据机械臂各个臂长及机械臂角度，正向列出求解X、Y及Z的方程； 将一号舵机的所有可取角度迭代一遍，找出所有的可能解； 在解出一号舵机可能角度之后，由一号舵机依次解出剩下舵机的角度解； 输出精度满足使用要求的解； 将机械臂舵机操控指令传输至下位机； 所述下位机根据机械臂舵机操控指令操纵机械臂完成指定动作； 根据所述关键点坐标进行手部动作识别运算，具体包括： 将手部动作图像进行分辨率、翻转与纵横比处理； 在上位机GPU上执行一个TensorFlowLite模型，获取处理好的手部动作图像并输出手部标志模型张量； 根据输出的手部标志模型张量来计算检测置信度； 根据置信度判断目前的手部是否存在； 根据目前已经检测到的手部数量与设定最大数量向回反馈，防止多余的检测； 根据输出的手部标志模型张量来计算惯用手二分分数； 将输出的手部标志模型张量解码成手部所有关节的共21个关键点坐标列表，坐标按照输入图像大小进行归一化处理； 如果手部存在，将已经归一化的手部坐标根据处理前的图像大小进行处理，并将其转化为绘图基元； 如果手部存在，根据手部坐标计算出手部的边界框，并将其转化为绘图基元； 将获得的绘图基元绘制成注释叠加层并将其置于原始图像最上层后输出。

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