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龙图腾网获悉石家庄铁道大学;河北省科学院应用数学研究所申请的专利基于多算法融合的机械臂钢筋绑扎点视觉识别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：CN120472133B 。

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：202510648380.8，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于多算法融合的机械臂钢筋绑扎点视觉识别方法是由霍占奎;王保宪;郝存明;任亚恒;张伟平;解冰;李嘉泽;乔文涛;张隆;肖文程;李晓明;王晨东;夏美姿;张恒;曹龙飙;杨捷雯;王建明;倪满;吴海博;崔一晟;何娜娜;高赜;吴涛;吴奕霖;李云杰设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多算法融合的机械臂钢筋绑扎点视觉识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于机械臂视觉识别技术领域，具体涉及一种基于多算法融合的机械臂钢筋绑扎点视觉识别方法，包括以下步骤：S1：采集图像数据和点云数据；S2：数据处理S3：将图像数据和钢筋的图像特征传递给目标检测算法，通过目标检测算法在图像数据中标定用于定位钢筋的边界框；S4：通过角点检测算法在钢筋的边界框范围内提取角点，该角点即为钢筋交叉点；S5：根据钢筋施工层中钢筋在三维空间的位置特征，筛选出位于绑扎施工层范围内的钢筋交叉点，该钢筋交叉点即为需要机械臂进行绑扎的点位。本发明通过一个主程序串联多个算法来解决钢筋绑扎过程中的精度、实时性以及复杂环境适应性等问题，进一步提升钢筋绑扎点的高效、精准识别及路径优化。

本发明授权基于多算法融合的机械臂钢筋绑扎点视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.基于多算法融合的机械臂钢筋绑扎点视觉识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：数据采集：通过传感器获取钢筋绑扎点所在绑扎施工层方向上的图像数据和点云数据； S2：数据处理：从图像数据中提取绑扎施工层中钢筋的图像特征；从点云数据中提取绑扎施工层中钢筋的三维空间位置特征； S3：将图像数据和钢筋的图像特征传递给目标检测算法，通过目标检测算法在图像数据中标定用于定位钢筋的边界框； S4：通过角点检测算法在钢筋的边界框范围内提取角点，该角点即为钢筋交叉点； S5：根据钢筋施工层中钢筋在三维空间的位置特征，筛选出位于绑扎施工层范围内的钢筋交叉点，该钢筋交叉点即为需要机械臂进行绑扎的点位； 对步骤S2中原始的图像数据进行预处理，在预处理后的归一化图像数据中提取图像特征，预处理的公式为： 其中，Iraw为原始图像数据，μ为图像的均值，σ为图像的标准差，Inorm为归一化后的图像数据； 步骤S3中，根据边界框所框选的钢筋图像量取钢筋图像纵向宽度作为其直径；其中图像中横向钢筋直径为φ1，纵向钢筋直径为φ2；以绑扎施工层的上表面为xoy平面对三维空间的位置特征进行坐标转换，则所述绑扎施工层的Z轴范围为[0,-φ1+φ2]，若图像数据中横向钢筋、纵向钢筋的位置特征坐标落入在该Z轴范围内，则该钢筋位于绑扎施工层中，两者形成的钢筋交叉点为需要机械臂进行绑扎的点位； 所述的角点检测算法为Shi-Tomasi角点检测算法，其计算公式为： M为梯度矩阵，λ1和λ2为矩阵的特征值，Ix和Iy分别为图像数据在其x和y方向的梯度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人石家庄铁道大学;河北省科学院应用数学研究所，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市北二环东路17号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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