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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种高鲁棒性的航空发动机螺栓视觉定位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：CN120259430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510392984.0，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种高鲁棒性的航空发动机螺栓视觉定位方法是由袁博;赵家赫;夏泽明;李树根;姜海涛;穆晓凯设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高鲁棒性的航空发动机螺栓视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高鲁棒性的航空发动机螺栓视觉定位方法。利用RealSense深度相机获取的彩色图与深度图，通过深度学习分割出螺栓彩色图与螺栓深度图；利用基于超分辨率预处理的椭圆检测方法，实现在螺栓彩色图中检测出多个椭圆目标；提出了基于质心偏移向量法的椭圆筛选方法，筛选出螺栓底面对应的单椭圆目标；利用对称深度均值法，获取了螺栓底面中心的深度值，并且建立了基于相机针孔模型的螺栓底面中心三维坐标计算模型。本发明解决了当前方法对相机拍摄角度的限制问题，实现了任意拍摄角度下航空发动机内腔螺栓底面的精确高精度定位。

本发明授权一种高鲁棒性的航空发动机螺栓视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种高鲁棒性的航空发动机螺栓视觉定位方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：获取航空发动机内腔在不同拍摄角度下的彩色图像，通过手动用矩形框将螺栓包围来对获取的彩色图像进行标注，将标注结果划分为训练集与验证集送入基于深度学习的目标检测网络模型中训练至收敛； 步骤2：将RealSense深度相机固定在连接状态的自动化检测装置上，拍摄角度无要求，能够拍摄到螺栓底面即可；RealSense深度相机固定后获取彩色图以及与彩色图像素对应的深度图； 步骤3：将训练好的神经网络权重部署在基于深度学习的目标检测网络模型上，从RealSense深度相机采集的彩色图中自动识别并框选出螺栓目标，被框选的区域称之为螺栓彩色图，同时根据螺栓彩色图的结果从深度图中提取出螺栓深度图； 步骤4：将螺栓彩色图进行基于生成对抗网络的超分辨率处理，将螺栓彩色图的尺寸放大n倍，从而获得更多的像素点；利用基于像素梯度的椭圆检测方法在放大后的螺栓彩色图中检测出多个椭圆目标，并将获取的椭圆目标中心坐标以及半轴尺寸缩小至1；超分辨率处理指的是根据已知图像信息来获取图像更多细节以及信息的方法； 步骤5：基于螺栓彩色图中的椭圆检测结果，采用质心偏移向量法，结合螺栓彩色图对应的螺栓深度图，在多个椭圆目标中筛选出唯一的与螺栓底面对应的椭圆，该椭圆中心位置即为螺栓底面中心位置； 步骤6：设与螺栓底面对应的椭圆为E1，E2为E1等比例缩小为原来的α倍的同心椭圆，α∈0,1；通过选取适当的α值，在椭圆E2内部找到所有的对称有效点并根据深度图获取这些像素点的深度值，将这些深度值求均值最终得到螺栓底面中心深度值； 步骤7：利用步骤6获取的螺栓底面中心深度值，结合RealSense深度相机的内参，基于相机针孔模型计算出螺栓底面中心在相机坐标系下的坐标。

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