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龙图腾网获悉唐山海运职业学院有限公司申请的专利一种基于机器视觉的机械臂定位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：CN120363211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510800792.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于机器视觉的机械臂定位抓取方法是由齐乐乐设计研发完成，并于2025-06-16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机械臂定位抓取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的机械臂定位抓取方法，涉及机器视觉与机械臂控制技术领域，该方法通过多视角相机阵列同步获取目标场景的RGB‑D图像，经数据融合生成三维点云数据；采用改进LSD算法与PnP算法计算目标物体的初始位姿，结合生成式对抗网络消除光照畸变，输出三维坐标；基于蒙特卡洛模拟构建机械臂运动误差传递模型，利用强化学习生成候选抓取方案集合；通过预设优先级评价规则筛选最优抓取方案，并生成机械臂关节运动轨迹及控制指令集。本发明通过多模态数据融合与非线性优化算法，解决复杂环境下目标定位偏差大、光照干扰敏感的技术难题，提升机械臂抓取精度与鲁棒性。

本发明授权一种基于机器视觉的机械臂定位抓取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的机械臂定位抓取方法，其特征在于，所述方法包括： 利用多视角相机阵列同步获取目标场景的RGB-D图像，并通过数据融合处理生成三维点云数据； 利用改进的LSD算法与PnP算法，计算所述三维点云数据中目标物体的初始位姿，并结合生成式对抗网络进行光照畸变消除处理，生成目标物体的三维坐标； 基于所述三维坐标，通过蒙特卡洛模拟构建机械臂运动误差传递模型，结合强化学习算法生成候选抓取方案集合； 基于预设的优先级评价规则对所述候选抓取方案集合进行综合评分排序，选取综合评分最高的方案为最优抓取方案； 根据所述最优抓取方案的参数特性，生成机械臂关节运动轨迹及对应控制指令集； 其中，所述利用改进的LSD算法与PnP算法，计算所述三维点云数据中目标物体的初始位姿，包括： 基于高斯核函数修正各向异性扩散方程，构建多尺度线特征检测模型，对所述三维点云数据进行迭代滤波处理，生成目标物体轮廓的几何特征点集； 根据所述几何特征点集，在PnP算法求解框架中构建基于RANSAC的随机采样序列，通过最小化重投影误差函数计算位姿参数的初始解； 将所述位姿参数的初始解输入Levenberg-Marquardt优化器，对旋转矩阵和平移向量进行非线性迭代求解，输出包含六自由度的初始位姿； 其中，所述结合生成式对抗网络进行光照畸变消除处理，生成目标物体的三维坐标，包括： 构建基于条件生成对抗网络的残差学习模型，通过所述三维点云数据中几何特征点集的法向量分布，生成光照不变性纹理特征向量； 将所述光照不变性纹理特征向量与初始位姿参数输入条件生成器，通过马尔可夫判别器构建对抗损失函数，迭代生成去光照畸变的物体表面反射率图； 基于所述物体表面反射率图的像素一致性约束，对所述三维点云数据进行多视角三角测量重建，生成包含几何拓扑结构的目标物体三维坐标。

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