买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于二维图像和三维点云结合的堆叠工件位姿估计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：CN116309847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310486189.9，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于二维图像和三维点云结合的堆叠工件位姿估计方法是由孙力;郑新;周钰设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二维图像和三维点云结合的堆叠工件位姿估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二维图像和三维点云结合的堆叠工件位姿估计方法，以深度图像为处理对象，经背景分离、孔洞填充、噪声点去除、连通域分析的二维图像处理，去除无用的背景信息，将堆叠的各工件二维像素坐标提取出来，利用映射关系生成各工件点云数据，并通过下采样、滤波和表面平滑提高生成数据的质量，对模型点云采取多角度拼接得到，对模型点云和工件点云提取关键点建立FPFH特征描述，采用改进的Kuhn‑Munkres算法实现两者特征点的配对，并根据几何约束关系进行筛选聚类，利用SVD和ICP最近点迭代得到工件的精确位姿，该方法解决了二维图像检测精度差和三维点云配准速度慢的问题，使得堆叠工件识别在不需要大量训练数据的前提下具有良好的精度和实时性。

本发明授权一种基于二维图像和三维点云结合的堆叠工件位姿估计方法在权利要求书中公布了：1.基于二维图像和三维点云结合的堆叠工件位姿估计方法，其特征在于，包括工件二维图像分割、三维点云数据生成、点云数据预处理、用于模板匹配的模型点云生成、工件点云特征提取、工件点云特征匹配和工件点云位姿估计； 所述工件二维图像分割，以相机采集的深度图为处理对象，经过背景分离、孔洞填充、噪声点去除、连通域分析后，提取各工件所在区域和二维像素坐标，实现工件二维图像的分割； 所述三维点云数据生成，基于二维图像像素坐标和三维空间坐标之间的映射关系，实现二维图像数据向三维点云数据的转化； 所述点云数据预处理，包括点云下采样、点云滤波和点云表面平滑，用于处理所生成点云数据的缺陷，提高点云数据的质量； 所述模型点云的生成，通过相机多角度采集工件图像，经由工件二维图像分割、三维点云数据生成和点云数据预处理得到工件多角度的点云数据，根据采集角度拼接生成完整点云，作为模板匹配的模型点云； 所述工件点云特征提取，对工件点云提取关键点，根据关键点周边数据点的分布情况建立FPFH特征描述，作为点云配准的依据； 所述工件点云特征匹配，采用改进的Kuhn-Munkres算法实现点云特征点的配对； 所述工件点云位姿估计，根据几何约束性对特征匹配得到的点对进行筛选聚类，利用SVD计算聚类点对之间的转换矩阵，进一步采用ICP最近点迭代求解工件点云的精确位姿； 所述改进的Kuhn-Munkres算法，以模型点云与待识别点云关键点特征描述距离范数最接近的K点作为待匹配点对，以距离范数的倒数表示各匹配点对权重，利用Kuhn-Munkres算法原理求解带权二分图权重和最大的最优匹配，以此实现点云特征匹配。

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江苏大学，其通讯地址为：212013 江苏省镇江市京口区学府路301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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。