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！

龙图腾网获悉浙江方圆检测集团股份有限公司申请的专利一种基于透明物体深度补全的机械臂抓取试管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：CN116385518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310085582.7，技术领域涉及：G06T7/557；该发明授权一种基于透明物体深度补全的机械臂抓取试管方法是由陈洪波;顾赵键;朱萍;吕斌;董哲康;郑军科;邢峰;林冰晶设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于透明物体深度补全的机械臂抓取试管方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于透明物体深度补全的机械臂抓取试管方法，其特征在于包括以下步骤：搭建透明深度补全模型；将补全后的点云投影回深度图像；利用深度相机获取透明试管的彩色图像和深度图像并进行对齐；将深度补全模型移植到ROS开发平台上，并加载网络权重参数，对ROS中实时获取到的试管图像进行处理，获得完整的深度图像；机械臂得到试管的位置信息，结合试管顶部的中心坐标系xt,yt,zt计算机械臂末端执行器进行抓取的位置，得到机械臂末端执行器在笛卡尔空间下的位姿信息；根据得到的世界坐标系下的位姿信息，结合三次B样条插值算法得到机械臂末端夹爪的轨迹信息。本方法能够较为准确的估计出透明试管的位置信息，快速规划出对应的抓取轨迹完成抓取。

本发明授权一种基于透明物体深度补全的机械臂抓取试管方法在权利要求书中公布了：1.一种基于透明物体深度补全的机械臂抓取试管方法，其特征在于，包括以下步骤： 1搭建透明深度补全模型； 2将补全后的点云投影回深度图像，作为深度补全模块的输入进行训练；所述深度补全模块采用编码器-解码器的架构，编码器部分采用EfficientNet作为主干并构建了CECD模块和CEC模块，将RGB和深度图像拼接后作为网络的输入，将深度数据输入一个单通道的采样模块进行特征提取，并把对应分辨率的深度特征作为每一个CECD块以及CEC块的输入； 解码器为轻量级的RefineNet解码器，主要由CRP模块和FUSE模块组成，其中CRP块主要由1x1大小的卷积层和5x5大小的最大池化层构成，FUSE块主要由俩个1x1大小的卷积层以及上采样模块组成，CEC模块输出的特征信息与原始深度信息结合作为解码器的输入，并恢复完整的深度信息； 21通过表示点云投影回深度图像的过程； 22将点云补全后生成的嘈杂深度图与原始RGB彩色图像输入深度补全模块； 23使用GriddingLoss训练点云补全网络，其损失函数可以表示为： ， 其中，表示网格中每个顶点的权重；深度补全网络的损失函数可以表示为： ， 其中，β是权重参数，和Dgt分别表示预测深度和真实深度，Dh和Dw分别是深度图D沿宽度和高度坐标轴的梯度向量； 3利用深度相机获取透明试管的彩色图像和深度图像并进行对齐，所述深度相机固定在机械臂末端； 4将步骤1搭建的深度补全模型移植到ROS开发平台上，并加载步骤2中保存的网络权重参数，对ROS中实时获取到的试管图像进行处理，获得完整的深度图像； 5机械臂订阅步骤3中发布的话题得到试管的位置信息，结合试管顶部的中心坐标系xt,yt,zt计算机械臂末端执行器进行抓取的位置，得到机械臂末端执行器在笛卡尔空间下的位姿信息； 6根据步骤4中得到的世界坐标系下的位姿信息，结合三次B样条插值算法得到机械臂末端夹爪的轨迹信息；三次B样条插值定义公式如下： C3u=∑PiNi,3u 其中，Pi是样条曲线的控制点，将Pi设置为初始点以及试管的抓取点，Ni,3是三次样条曲线的基函数，其方程可以通过递推公式求解： ， 其中，k是曲线的次数； 对获得的轨迹信息添加时间戳、速度和加速度值，以得到完整的运动轨迹，并通过逆运动学转换到关节空间下的运动信息，发送给机械臂控制模块完成试管抓取任务。

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浙江方圆检测集团股份有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘新区下沙路300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。