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龙图腾网获悉深圳市富越机电设备有限公司申请的专利一种基于机器视觉的智能翻转控制方法及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：CN119942001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510422801.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于机器视觉的智能翻转控制方法及装置是由王焱;胡诗凯;周亮设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的智能翻转控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及自动控制技术领域，公开了一种基于机器视觉的智能翻转控制方法及装置，所述方法包括：获取物体的物理参数、多视角的原始图像组和理想三维模型，以及翻转机的运动约束和移动范围；首先对图像进行预处理，生成均匀图像组，并识别关键特征点进行三维重建，得到初始三维模型。利用深度学习算法识别并补全被遮挡区域，生成完整三维模型。将完整模型与理想模型对比，调整物体姿态至差异值小于阈值后送入翻转机。实时更新三维模型，结合物体物理参数和运动约束计算翻转力矩，确定最优路径并生成平滑轨迹；最终，结合移动范围生成控制指令。本发明通过校准物体的姿态使物体翻转更牢靠，实现对物体的精准翻转。

本发明授权一种基于机器视觉的智能翻转控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的智能翻转控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理物体的物理参数、多视角的原始图像组，获取理想三维模型、翻转机的移动范围和运动约束； 对所述原始图像组进行预处理，得到均匀图像组； 识别所述均匀图像组中物体的关键特征点，并对所述关键特征点进行三维重建，生成物体的初始三维模型； 根据所述均匀图像组，基于深度学习算法预测所述初始三维模型的被遮挡区域特征点位置，补全所述初始三维模型的被遮挡区域，得到完整三维模型； 将所述完整三维模型与所述理想三维模型进行对比，得到两个模型之间的静态姿态差异值； 调整所述物体直至所述静态姿态差异值小于预设差异阈值，并将所述物体送入翻转机进行翻转，实时更新所述完整三维模型，得到实时三维模型； 根据所述物理参数和所述实时三维模型，计算翻转过程中产生的力矩，并结合翻转机的所述运动约束，确定最优翻转路径，包括： 根据所述物理参数和所述实时三维模型，计算翻转过程中所述物体产生的实时力矩； 结合所述实时力矩和所述运动约束，采用力矩平衡算法进行路径规划，得到翻转路径集； 将所述翻转路径集离散化为多个关键点，其中，每个所述关键点对应一个曲率半径和一个路径长度； 根据所述关键点和所述运动约束，根据预设的综合轨迹指标确定翻转路径的下一个所述关键点，不断迭代，得到最优翻转路径； 对所述最优翻转路径进行平滑处理，生成从当前位置到目标位置的平滑翻转轨迹； 结合所述移动范围、所述运动约束和所述平滑翻转轨迹，生成控制指令控制翻转机对物体进行翻转。

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