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龙图腾网获悉武汉科技大学;五冶集团上海有限公司申请的专利一种基于组合分割模型的耐火砖抓取检测方法及抓取装置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：CN117086873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202311122920.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于组合分割模型的耐火砖抓取检测方法及抓取装置是由汪朝晖;柯希林;吴鹏民;石青易;周子杨;郑泽呈;雷斌;谢锦鸿设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于组合分割模型的耐火砖抓取检测方法及抓取装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于组合分割模型的耐火砖抓取检测方法及抓取装置，包括如下步骤：S1：配置用于抓取耐火砖的桁架机器人及其夹爪组件，以及用于采集耐火砖图像的RGB‑D摄像机；桁架机器人还具有三轴移动功能和相对于铅垂方向的旋转功能；S2：完成RGB‑D摄像机标定、手眼标定以及YOLOv8实例分割网络模型训练；S3：通过RGB‑D摄像机同时采集获取RGB图像和深度图像，利用抓取检测算法对RGB图像进行处理分析，输出矩形抓取框参数；然后利用图像配准获取RGB图像与深度图像的映射关系，得到矩形抓取框中心点在摄像机坐标系下的三维坐标，利用手眼标定的结果获取耐火砖在机器人三维抓取空间坐标系内的抓取位置。

本发明授权一种基于组合分割模型的耐火砖抓取检测方法及抓取装置在权利要求书中公布了：1.一种基于组合分割模型的耐火砖抓取检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：配置用于抓取耐火砖的桁架机器人1及其夹爪组件3，以及用于采集耐火砖图像的RGB-D摄像机4；桁架机器人1还具有三轴移动功能和相对于铅垂方向的旋转功能； S2：离线准备阶段，完成RGB-D摄像机4标定、手眼标定以及YOLOv8实例分割网络模型训练； 步骤S2所述完成RGB-D摄像机4标定、手眼标定以及YOLOv8实例分割网络模型训练，是首先进行RGB-D摄像机4的内参进行标定，获得RGB图像所在的图像坐标系与三维的摄像机坐标系的变换矩阵； 然后手眼标定是获取桁架机器人1及其夹爪组件3所在的机器人三维抓取空间坐标系的三维坐标与摄像机坐标系中的三维坐标的变换矩阵； 最后再进行YOLOv8实例分割网络模型训练，是通过对RGB-D摄像机4已获取的若干RGB图像进行实例分割的训练，获得YOLOv8实例分割网络模型的最优参数； S3：在线抓取检测阶段，通过RGB-D摄像机4同时采集获取RGB图像和深度图像，利用抓取检测算法对RGB图像进行处理分析，输出矩形抓取框参数；然后利用图像配准获取RGB图像与深度图像的映射关系，得到矩形抓取框中心点在摄像机坐标系下的三维坐标，利用手眼标定的结果获取耐火砖在机器人三维抓取空间坐标系内的抓取位置； 步骤S3所述通过RGB-D摄像机4同时采集获取RGB图像和深度图像，利用抓取检测算法对RGB图像进行处理分析，输出矩形抓取框参数，是利用步骤S2训练后的YOLOv8实例分割网络模型得到目标物体掩膜作为初始轮廓；然后对RGB-D摄像机4获取的原始RGB图像进行灰度处理后的结果，结合初始轮廓作为chan-Vese主动轮廓分割模型的输入，进行水平集曲线演进，得到光滑、连续的闭合分割边界轮廓，以该闭合分割边界轮廓的外接矩形作为矩形抓取框，并进一步获得矩形抓取框的五维参数，数学表示为，其中和为矩形抓取框的中心点在平面图像中的坐标，为矩形抓取框的相对于平面图像的轴的旋转角度；和分别为矩形抓取框的宽度和高度； 步骤S3所述得到矩形抓取框中心点在摄像机坐标系下的三维坐标，利用手眼标定的结果获取耐火砖在机器人三维抓取空间坐标系内的抓取位置，是将图像配准后的RGB图像中的耐火砖，在摄像机坐标系中的位置表示为：，其中是耐火砖的抓取中心点的三维坐标，表示桁架机器人1的夹爪组件3朝向耐火砖抓取中心点的垂直距离，表示桁架机器人1的夹爪组件3相对于铅垂方向的旋转角度，为桁架机器人1的夹爪组件3所张开的宽度；根据已经进行过手眼标定的内容，将耐火砖在摄像机坐标系中位姿转换为机器人三维抓取空间坐标系内的各轴向的行程或者旋转角度。

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武汉科技大学;五冶集团上海有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市和平大道947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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