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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测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：CN119734271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510017396.9，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法是由陈路;王怀瑶;杨静;闫涛;吴鹏;钱宇华设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉与智能机器人技术领域，具体涉及一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法。为解决在低光环境下传统的增强方法会破坏关于抓取检测相关特征从而导致抓取检测结果准确率低的问题，本发明采集低光图像，获取RGB和深度图信息，并对抓取框进行标注，形成成对的“低光图像‑正常光图像‑深度图像‑抓取标注信息”的数据对，制作了一个特定的低光抓取检测数据集，以及引入小波域实施融合变换，有助于噪声的过滤与模型特征的学习。此外，使用边缘注意力模块与特征引导模块使模型更多地关注于抓取图像边缘信息的提取，有助于提高抓取检测任务的算法精度。

本发明授权一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波域视觉增强的机器人低光抓取检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，在低光环境下采集待抓取目标的配对低光-正常光数据，构建数据集DS，所述数据集DS由“低光图像-正常光图像-深度图像-抓取标注信息”对构成，即，其中，表示第幅低光图像，表示第幅正常光图像，表示第幅深度图像，表示第幅图像的抓取标注信息，其中包括真实的类别信息，，表示数据集中的图像数目； 步骤2，将构建的数据集DS输入RGB-深度图融合增强检测模型进行训练，所述RGB-深度图融合增强检测模型包括图像增强分支和抓取检测分支，所述图像增强分支的骨干模网络采用U-Net，用于提取输入低光图像中的局部特征并学习全局上下文信息，所述抓取检测分支将低光图像与深度图在小波域中融合，并将融合后的图像与图像增强分支增强后的图像一同输入到边缘注意力模块，在特征引导模块拉近二者的边缘特征信息； 所述抓取检测分支分别对低光图像和深度图像进行离散小波变换，再将两者进行融合，融合之后进行卷积块操作，得到融合后的图像，如下式： 10 11 12 其中，是低光图像的小波系数矩阵，是深度图像的小波系数矩阵，表示离散小波变换操作；表示一组卷积块，表示拼接操作；表示小波逆变换； 将图像增强分支得到的图像与图像送入边缘注意力模块学习边缘信息，得到特征图，如下式： 13 其中，为边缘注意力模块； 将得到的特征图送入特征引导模块拉近二者之间特征的距离，如下式： 14 其中，是特征引导模块； 将图像经过一个抓取检测头实现抓取检测任务的预测抓取框参数结果输出，以及预测类别信息； RGB-深度图融合增强检测模型的总损失函数定义如下： 15 16 17 18 其中，表示回归损失，分别表示真实抓取框参数与预测抓取框参数，表示类别损失，分别表示真实的类别信息和预测的类别信息，表示特征损失，表示图像数目，分别表示增强后特征图的梯度与融合后特征图的梯度，表示范数的平方，是平衡因子； 步骤3，将采集的低光图像和深度图像输入训练好的RGB-深度图融合增强检测模型，得到预测的增强图像与抓取框预测值，完成低光环境下的抓取检测任务。

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