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龙图腾网获悉深圳博创机器人技术有限公司申请的专利基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取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：CN120563819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511050938.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法是由赵磊设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法，涉及人工智能与机器人技术领域，包括以下步骤：采集待处理场景图像，采用多光源融合的图像增强技术提升图像质量，减少由于光照不均带来的识别误差；输入增强后的图像至预训练深度学习模型，执行目标检测任务，输出目标物体的初始边界框及类别标签。本发明通过多光源图像增强与高精度图像分割，显著提高了目标识别与轮廓提取的准确性，降低了因图像误判引起的抓取失败率。同时，引入几何一致性校验与多因素抓取评分机制，对路径进行动态筛选与碰撞预检，有效保障机械手在复杂环境中的抓取稳定性与安全性，显著提升了系统整体的智能化与鲁棒性。

本发明授权基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习目标检测与图像分割的机械手抓取方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待处理场景图像，采用多光源融合的图像增强技术提升图像质量，减少由于光照不均带来的识别误差； 输入增强后的图像至预训练深度学习模型，执行目标检测任务，输出目标物体的初始边界框及类别标签； 基于目标边界框区域进行图像裁剪，调用细粒度图像分割模型对裁剪区域进行二次分割，以提取更精确的物体轮廓信息； 利用分割输出构建三维点云投影图，通过几何一致性校验算法剔除与目标结构不符的伪边界信息； 根据修正后的目标轮廓数据，动态生成抓取点集，并基于抓取稳定性评价指标筛选最优抓取点； 控制机械手按照最优抓取点进行路径规划与执行，执行前通过碰撞模拟模块预检路径安全性，确保机械手在抓取过程中的动作精度与稳定性； 在执行碰撞路径预检前，通过构建动态安全判断模型计算最小安全距离阈值，以确保机械手抓取路径在执行过程中有效避开非目标障碍物区域，具体步骤如下： 对图像分割结果进行几何轮廓解析，提取目标边界矩形的最小包络矩形四个顶点坐标，并计算其中心点位置，计算表达式如下： ，式中，是目标中心点坐标，是目标的几何中心位置，，是目标物体在图像中预测边界框的最左和最右端的像素坐标值，是目标物体在图像中预测边界框的最上端和最下端的像素坐标值； 遍历所有候选抓取点集合，记录每个点的二维空间坐标，并计算对于目标中心的欧氏距离，计算表达式如下： ，式中，是候选抓取点在图像中的像素坐标，分别是目标中心点坐标的横坐标和纵坐标，是候选抓取点与目标中心之间的欧氏距离； 通过环境点云建模模块对当前抓取区域构建障碍物距离图，提取抓取点方向上的最短障碍边界距离，并据此判定抓取路径的碰撞风险，计算表达式如下： ，式中，是候选抓取点方向上的最短障碍物距离，是设定的最小安全边界常数，是抓取路径在执行方向上与障碍物之间的最短障碍边界距离； 如果最短障碍边界距离小于阈值，将认为当前路径存在潜在碰撞风险并触发自动路径重新生成机制；否则，该抓取路径将被标记为安全并进入下一步轨迹执行模块。

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