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龙图腾网获悉深圳市大族机器人有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别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：CN114863571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210638712.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别系统是由梁充冲;张国平;王光能设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别系统，包括：图像采集模块，用于采集操作人员的手势图像，并对所述手势图像进行分类，根据分类结果，构建手势识别训练集；模型训练模块，用于构建手势识别的神经网络，利用所述手势识别训练集对所述神经网络进行训练，获得手势识别模型；手势识别模块，用于根据所述手势识别模型，对操作人员的当前手势进行识别，根据手势识别结果，向机器人发送对应的操作指令。本发明可快速手势定位、自主学习更新识别模型，不断提高机器人的手势识别准确度。

本发明授权一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的协作机器人手势识别系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于采集操作人员的手势图像，并对所述手势图像进行分类，根据分类结果，构建手势识别训练集； 模型训练模块，用于构建手势识别的神经网络，利用所述手势识别训练集对所述神经网络进行训练，获得手势识别模型； 手势识别模块，用于根据所述手势识别模型，对操作人员的当前手势进行识别，根据手势识别结果，向机器人发送对应的操作指令； 其中，所述图像采集模块，包括： 手势捕获单元，用于通过机器人上的拍摄装置对操作人员的手部动作进行拍摄，获得操作人员的第一手部图像； 图像分类单元，用于获取所述手部图像上的手势特征，根据所述手势特征进行分类，获得多个手势图像集； 训练集构建单元，用于在所述多个手势图像集中，分别抽取多个第二手部图像，生成手势识别训练集； 其中，所述手势捕获单元，包括： 捕获子单元，用于基于手势定位框定位，确定所述操作人员的手部运动轨迹，并根据所述运动轨迹对所述操作人员手部动作进行跟踪拍摄，获得第一手部图像； 质量检测子单元，用于对所述第一手部图像的图像质量进行检测，根据检测结果，剔除模糊图像，并将剩余第一手部图像发送至图像分类单元； 定位子单元，用于根据人体手部骨骼模型，建立基础手部模型，获取大量人物图像以及所述人物图像中人物的第三手部图像； 对比所述第三手部图像之间的差异，获取手部轮廓差异，根据所述手部轮廓差异，确定人体手部数据差异幅度； 根据所述人体手部数据差异幅度，确定手部模型的轮廓参数，并基于所述轮廓参数，调节所述基础手部模型； 对所述人物图像上的人物手部进行定位，并进行抠图获得第四手部图像，获取所述第四手部图像的第一手部数据； 将所述第一手部数据与对应人物的第三手部图像对应的第二手部数据横向对比，确定同一人物的手势变化对手部轮廓的第一影响； 将所述第一手部数据与对应人物的第三手部图像对应的第二手部数据纵向对比，确定手部轮廓的第二影响； 基于所述第一影响与所述第二影响，获得手部变损失函数，根据所述手部变损失函数以及所述轮廓参数，得到手部变化幅度范围； 根据所述手部变化幅度范围，对调节后的基础手部模型进行优化，获得优化手部模型； 基于所述优化手部模型，分别定位所述大量人物图像的手部位置，获得大量的标记人物图像； 根据所述标记人物图像，获得人物身体与人物手部的第一位置关系； 获得全部人物图像的第一位置关系，建立关系比较集，基于所述关系比较集，确定人物手部定位范围； 基于所述手部定位范围，并根据所述优化手部模型，采用手势定位框定位操作人员的手部。

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