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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于多目视觉的无明确定位特征曲面构件位姿测量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：CN119756174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411869006.2，技术领域涉及：G01B11/00；该发明授权一种基于多目视觉的无明确定位特征曲面构件位姿测量方法是由候国义;李泷杲;张树荣;黄翔设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目视觉的无明确定位特征曲面构件位姿测量方法在说明书摘要公布了：一种基于多目视觉的无明确定位特征曲面构件位姿测量方法，包括曲面构件位姿多目视觉测量系统构建，同时在曲面构件上表面粘贴四个圆形反光标记点作为位姿控制点；以边缘像素点梯度方向上的采样点灰度梯度值拟合高斯曲线，获取亚像素边缘，并通过改进的随机采样一致性算法进行椭圆拟合；通过激光跟踪仪实现两个无重叠视场的双目视觉子系统间外参标定；基于曲面构件坐标系和视觉测量坐标系下的四个位姿控制点坐标，通过SVD分解实现了无明确定位特征曲面构件的位姿求解。本发明实现了无明确定位特征、外形多为曲面和曲线的构件位姿测量，解决了测量过程中机器人末端执行机构遮挡视场的问题，为通过机器人的自动化装配提供了位姿信息。

本发明授权一种基于多目视觉的无明确定位特征曲面构件位姿测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目视觉的无明确定位特征曲面构件位姿测量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：曲面构件位姿多目视觉测量系统构建，在曲面构件上表面粘贴四个圆形反光标记点作为位姿控制点； S2：以边缘像素点梯度方向上的采样点灰度梯度值拟合高斯曲线，获取亚像素边缘，并通过改进的随机采样一致性RANSAC算法进行椭圆拟合，实现了位姿控制点中心的精确提取； S3：通过激光跟踪仪实现两个双目视觉子系统间外参标定； S4：基于曲面构件坐标系和视觉测量坐标系下的四个位姿控制点坐标，通过SVD分解实现了无明确定位特征曲面构件的位姿求解； 所述步骤S2包括以下内容： S2.1：视觉测量系统采集图像，进行二值化处理并提取轮廓，设置轮廓的圆度与面积阈值筛选位姿控制点对应的ROI感兴趣区域，以提高处理速度；为保证不同光照环境下提取稳定性，通过OTSU算法实现Canny边缘检测的自适应阈值，进而处理位姿控制点的ROI图像获得整像素边缘； S2.2：通过Sobel算子计算位姿控制点整像素边缘点的x方向灰度梯度Gx、y方向灰度梯度Gy，进而计算梯度幅值Gi和梯度方向θi： S2.3：沿整像素边缘点梯度方向在两侧以步长1各采样3个点，由双线性插值法计算其梯度幅值，以采样点下标xj和该点梯度幅值Gj构造点集xj,Gj以拟合高斯曲线，其中μ为均值，σ为标准差；将构造的点集带入高斯函数表达式并在等式两边取对数： 其符合二次曲线的形式，令可通过构造的点集以最小二乘法求解得到二次曲线的三个系数，高斯曲线的中心位置可表示为则位姿控制点亚像素坐标sxi,syi为： 对所有的像素边缘点进行处理可得到位姿控制点亚像素边缘； S2.4：椭圆的一般方程记为：Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F＝0，为有效去除由于图像噪声或干扰轮廓产生的外点，使用改进的RANSACRandomSampleConsensus算法进行椭圆拟合，即在迭代拟合椭圆选择内点的过程中为保证采样点分布占椭圆轮廓比重较小时的拟合精度，采用超最小二乘法拟合椭圆；最终位姿控制点的中心坐标x0,y0可表示为：

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