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龙图腾网获悉敬科(深圳)机器人科技有限公司申请的专利一种基于标识物的机床夹治具视觉感知定位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：CN121236169B 。

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：202511770486.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于标识物的机床夹治具视觉感知定位方法及系统是由刘晨璐;孙敬颋;陈慧玉;徐朋设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标识物的机床夹治具视觉感知定位方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及工业自动化和精密制造技术领域，公开了一种基于标识物的机床夹治具视觉感知定位方法及系统，包括以下步骤：使用多样化图像集训练目标检测模型，生成标识物深度学习模型文件；转换并加载模型，推理待测图像，获取标识物粗定位边界框；按粗定位裁剪局部图像，传统算法处理获圆心坐标和半径；转换坐标为原图点值，输出圆形参数、中心点、角度和距离。本申请通过在深度学习模型对标识物进行粗定位的基础上，进一步应用传统特征检测算法对粗定位结果进行精确定位，通过该双重定位机制，利用深度学习的识别泛化能力和传统算法的像素级精确拟合，确保了对标识物顶端圆形特征的精确识别与定位。

本发明授权一种基于标识物的机床夹治具视觉感知定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于标识物的机床夹治具视觉感知定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将包含标识物的多样化图像作为数据集，使用目标检测模型对所述标识物的位置和特征进行训练，生成能够自动识别并提取标识物区域特征的深度学习模型文件； S2、将生成的深度学习模型文件转换为可推理的模型文件，加载可推理的模型文件，并读取待检测图像进行推理，基于推理结果获得标识物在待检测图像上的粗定位边界框； S3、根据粗定位边界框裁剪出包含标识物的局部图像，并对局部图像应用传统算法进行处理，获得标识物的圆心坐标和半径； S4、对标识物的圆心坐标和半径进行坐标转换为标识物在原图上的坐标点值，并输出圆形参数、中心点、角度值和距离； 步骤S3中，所述对局部图像应用传统算法进行处理包括以下步骤： 对局部图像进行对比度调整，生成对比度调整后的图像； 对对比度调整后的图像进行二值化处理、提取黑色背景区域并进行连通区域分析和填充，选择最大面积的区域作为初步结果，获得初步结果区域； 基于初步结果区域，通过紧凑度判断排除治具纹理干扰，并进行圆形闭运算和填充，细化初步结果区域； 通过差异计算从细化后的结果区域中提取高亮区域，进行连通区域分析，并根据圆度选择合适的区域，输出最大面积的高亮区域图像； 使用smallest_circle算子计算高亮区域图像中高亮区域的最小外接圆，生成相应的圆形区域和轮廓； 根据生成的圆形区域和轮廓，使用卡尺找圆工具对圆形特征进行拟合，获得标识物的圆心坐标和半径； 步骤S4中，所述对标识物的圆心坐标和半径进行坐标转换为标识物在原图上的坐标点值包括以下步骤： 当存在两个标识物时，将两个标识物顶端圆心点的位置进行连线，并输出两个圆心点坐标、两个圆心点连线的角度值和两个圆心点之间的距离； 所述圆形参数包括标识物的圆心坐标和半径。

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