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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法及系统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：CN117173681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202311115341.9，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法及系统是由王俊伟;王峰;魏永航设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工具识别抓取技术领域，特别是指一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法及系统。一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法包括：拍摄维修工具图像，获得工具训练图像以及专家表；基于卷积神经网络结构以及特征金字塔网络结构进行模型构建，获得工具识别模型；拍摄待抓取工具图像，输入工具识别模型，获得工具识别结果；根据工具识别结果以及专家表进行对比判断，获得工具抓取结果；根据工具抓取结果，通过机械臂对待抓取工具进行抓取。本发明是一种稳定且高效的面向航空维修工具智能管理的识别抓取方法。

本发明授权一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的航空维修工具识别抓取方法，其特征在于，所述方法包括： 拍摄维修工具图像，获得工具训练图像； 根据所述工具训练图像进行工具数据集构建，获得专家表； 基于卷积神经网络结构以及特征金字塔网络结构进行模型构建，获得待训练工具识别模型； 使用工具训练图像对所述待训练工具识别模型训练，获得工具识别模型； 拍摄待抓取工具图像，输入所述工具识别模型，获得工具识别结果； 根据所述工具识别结果以及所述专家表进行对比判断，获得工具抓取结果； 其中，所述根据所述工具识别结果以及所述专家表进行对比判断，获得工具抓取结果，包括： 根据所述工具识别结果，获得待抓取工具分类值和待抓取工具位置； 根据所述待抓取工具分类值以及所述专家表进行对比，获得待抓取工具型号； 根据所述待抓取工具位置以及所述待抓取工具型号，获得工具抓取结果； 根据所述工具抓取结果，通过机械臂对待抓取工具进行抓取； 其中，所述根据所述工具抓取结果，通过机械臂对待抓取工具进行抓取，包括： 根据所述工具抓取结果，获得待抓取工具型号以及待抓取工具位置； 根据所述待抓取工具型号，获得机械臂抓取方式； 根据所述机械臂抓取方式以及所述待抓取工具位置进行抓取判断，获得抓取判断结果； 当所述抓取判断结果为正确时，根据所述机械臂抓取方式以及所述待抓取工具位置进行抓取；当所述抓取判断结果为错误时，根据所述待抓取工具位置进行轮询抓取；所述轮询抓取是指抓取方式依次使用电磁吸盘、气泵吸盘和机械夹子的抓取方式； 其中，所述工具分类值是用于区分工具型号的特征数值； 所述工具分类值是根据所述工具训练图像，通过直接方法或间接方法计算得到； 所述直接方法是指计算工具对角线长度、计算工具长边长度或测量工具AR测量值中的一种方法； 所述间接方法是指基于预设参照物，根据所述工具训练图像进行计算，得到工具分类值； 所述计算工具对角线长度是指根据所述工具训练图像，通过水平矩形框进行识别标注，获得工具对角线长度； 所述计算工具长边长度是指根据所述工具训练图像，通过旋转矩形框进行识别标注，获得工具长边长度； 所述测量工具AR测量值是指根据所述工具训练图像，通过AR测量单元测量，获得工具AR测量值；所述AR测量单元加装在摄像头上。

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