江苏食品药品职业技术学院赵军获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏食品药品职业技术学院申请的专利一种药品包装缺陷高端检测机器人及检测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：CN121403412B 。
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：202511999287.8，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种药品包装缺陷高端检测机器人及检测方法是由赵军;迟恒;王文乐;张丹;唐慧玲;李清宇设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种药品包装缺陷高端检测机器人及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种药品包装缺陷高端检测机器人及检测方法，属于机器视觉与机器人技术领域。针对现有检测机器人在奇异位姿下因运动不稳定导致感知数据可靠性下降的问题，本发明提出一种基于机器人运动学状态动态调整多模态感知权重的缺陷检测方法。该方法通过实时计算机器人雅可比矩阵条件数，并基于动态调整视觉与力触觉模态的融合权重，当增大时自动降低视觉权重、提升力触觉权重。本发明还提供实现该方法的机器人系统，优选采用七轴冗余构型并在末端涂覆MXeneZnO异质结自修复抗菌涂层。本发明在奇异位姿下仍能保持92%以上的检测精度，同时具备长效抗菌和自修复能力。
本发明授权一种药品包装缺陷高端检测机器人及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种药品包装缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、获取机器人末端执行器的实时关节角度； S200、基于所述关节角度计算机器人雅可比矩阵的条件数； S300、基于所述条件数，动态调整视觉模态与力触觉模态在缺陷检测决策中的融合权重； S400、基于调整后的融合权重，对视觉传感器与力触觉传感器的数据进行融合处理，识别包装表面缺陷； 其中，所述S300中的融合权重通过多模态动态融合网络实现，所述多模态动态融合网络包括： 1模态特征编码层，用于提取视觉、力觉、触觉模态的特征； 2动态融合层，基于所述条件数构建模态可靠性评估函数： ，并通过跨模态注意力机制生成融合权重； 其中，表示模态可靠性评分值，表示Sigmoid函数，表示模态m的特征向量，MLP表示全连接神经网络，用于将映射为表征该模态原始数据可靠性的标量；运动学权重系数，表示雅可比矩阵的条件数； 3决策层，基于融合特征进行缺陷分类与定位。
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