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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于机器视觉的三维坐标测量的实现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：CN116385525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310233018.5，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于机器视觉的三维坐标测量的实现方法是由曹珍贯;李卓钦;李金标;方燎;杨逊;李锐设计研发完成，并于2023-03-07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三维坐标测量的实现方法在说明书摘要公布了：本发明设计一种基于机器视觉的三维坐标测量的实现方法，包括：由改进的yolov5模型实现对被测物体实时检测识别的算法；对双目相机实时画面进行预处理的算法；对处理过的图像使用改进AD‑Census进行立体匹配的算法；根据深度图生成被识别物体的三维坐标的算法。本发明解决了对被识别物体的三维坐标的测量，使用改进的yolov5算法生成被识别物体在图像中的位置，再映射到立体匹配得到的深度图中，即可获取被识别物体的三维坐标。该方法提高了测量三维坐标的精度，为无人驾驶、自动避障技术以及使用机器臂对的物品抓取奠定了基础。

本发明授权一种基于机器视觉的三维坐标测量的实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的三维坐标测量的实现方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1由改进的yolov5模型实现对被测物体实时检测识别的算法； 2对双目相机实时画面进行预处理的算法； 3对处理过的图像使用改进AD-Census进行立体匹配的算法； 4根据深度图生成被识别物体的三维坐标的算法； 其中所述步骤1中，对yolov5算法中Neck部分里面的CSP2_X结构进行改进，把CSP2_X结构中每一个CBL层的输出都经过Conv层处理，处理结果一并送入Concat层中，以此来提高对被抓取物品的识别精度，经过上述步骤后，对被抓取的物品进行目标检测训练，得到训练过程中最优权重，然后部署模型进行实时识别； 其所述步骤3中，对处理好的图像依次进行匹配代价计算、匹配代价聚合、视差优化和后处理步骤，在匹配代价计算中，加入灰度图像通道，计算出来的汉明距离由原来的红、绿和蓝三通道平均值变为现在的红、绿、蓝和灰四通道平均值，在匹配代价聚合中同样加入灰度图像，计算目标像素点邻域内的梯度值，梯度值越小，自适应窗口的范围就越大但不超过最大设定值，经过该算法即可生成相机拍摄到的深度图。

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安徽理工大学，其通讯地址为：232001 安徽省淮南市山南新区泰丰大街168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”。

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