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龙图腾网获悉广东镭铭洋智能装备有限公司申请的专利基于透明物体的多模态深度感知与抓取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：CN121236484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511482800.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于透明物体的多模态深度感知与抓取系统是由黄鑫设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于透明物体的多模态深度感知与抓取系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于透明物体的多模态深度感知与抓取系统，涉及机器人作业领域，包括多光谱感知模块、深度修正模块、抓取姿态生成模块和控制模块。本发明通过结合RGB‑D图像和热成像TIR图像两种感知方式，全面获取透明物体的视觉信息和热辐射信息，并对深度图的系统性误差分析，检测RGB‑D相机和TIR相机的误差源。系统采用编码器‑解码器模型作为深度修正核心，该模型通过模态专属编码器提取RGB‑D图像与TIR图像的互补特征，并利用特征融合模块完成特征对齐与整合，有效提升在透明表面的深度估计精度。同时采用了贝叶斯优化方法对深度修正模型进行超参数调优，通过超参数优化与模型拟合处理，系统有效避免过拟合和欠拟合问题，进一步提升了深度修正模型的鲁棒性和透明物体抓取精度。

本发明授权基于透明物体的多模态深度感知与抓取系统在权利要求书中公布了：1.基于透明物体的多模态深度感知与抓取系统，其特征在于，包括： 多光谱感知模块，用于捕捉透明物体的RGB-D图像和TIR图像，通过手眼标定对RGB-D图像和TIR图像进行空间对齐，分别对RGB-D图像和TIR图像进行特征提取，得到RGB-D特征图和TIR特征图； 深度修正模块，用于微调深度修正模型，使用编码器-解码器处理RGB-D特征图和TIR特征图，修复透明物体的深度图； 所述微调深度修正模型，具体包括： 对深度修正模型进行贝叶斯优化，随机选择超参数组合进行训练，基于验证集得到初始训练结果； 使用贝叶斯构建代理模型，估算目标函数在不同超参数组合下的期望输出，并得到对应的置信度，基于代理模型，贝叶斯优化通过采集函数选取超参数组合进行训练，并基于验证集得到进阶训练结果，将进阶训练结果再次反馈至代理模型，逐步收敛得到优秀超参数组合，将优秀超参数组合应用于深度修正模型中； 所述采集函数用于综合考虑超参数组合的期望输出和置信度，具体包括计算得到各超参数组合的期望输出后，与目标函数输出得到的目标输出进行作差得到期望差距，同时将各超参数组合的期望差距与置信度进行耦合得到各超参数组合的期望估算值，采集函数从中择取期望估算值最大的超参数组合； 抓取姿态生成模块，用于输入透明物体的深度图，输出得到透明物体的六自由度抓取位姿，并传递给控制模块； 控制模块，用于基于六自由度抓取位姿得到机器人抓取路径，并控制机器人末端执行器执行抓取动作，同时基于实时反馈调整抓取策略。

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