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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种面向航空发动机零件增强现实装配引导的空间定位和跟踪注册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：CN119399278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411557095.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种面向航空发动机零件增强现实装配引导的空间定位和跟踪注册方法是由崔海华;周家锐;田威;廖敏捷;彭凯;张祥;郝惠朴设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向航空发动机零件增强现实装配引导的空间定位和跟踪注册方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向航空发动机零件增强现实装配引导的空间定位和跟踪注册方法，解决了现有技术中面对复杂场景时，小目标检测难、位姿估计精度低和实时性差的问题。本方法通过改进YOLOv8目标检测模块，引入自适应权重调整机制，对航空发动机中的零件进行精确识别；并用SAM‑6D模型执行精细化分割，提取零件的精确轮廓和六自由度姿态信息，与预定义的CAD模型进行比对和注册，确保零件的安装和维护位置精度；此外，还引入置信度评分、调整误差和优化评价标准，结合L‑M优化算法，实时跟踪零件的姿态变化，提供动态调整反馈。本发明提出的方法适用于航空发动机装配与维护场景中复杂零件的精确定位和高效跟踪，提高了检测和位姿估计的实时性与精度。

本发明授权一种面向航空发动机零件增强现实装配引导的空间定位和跟踪注册方法在权利要求书中公布了：1.一种面向航空发动机零件增强现实装配引导的空间定位和跟踪注册方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、采集航空发动机零件图像；使用相机捕捉多视角、多角度的图像数据，获取全面的零件信息； S2、以步骤S1采集到的零件图像为输入，基于YOLOv8模型对每个零件进行目标检测，输出二维边界框； 步骤S2中所述目标检测利用YOLOv8模型的特征金字塔网络结构，具体为： S21、加载经训练的权重，配置模型参数，将采集到的零件图像输入YOLOv8模型并前向传播，公式表示为： fi,j,k＝sigmoidWk·Xi,j+bk； 其中，fi,j,k表示特征图上i,j坐标处的激活值，Wk为第k个卷积核的权重，Xi,j为输入图像局部的像素值，bk为偏置项，sigmoid为激活函数；通过前向传播，生成每个零件的检测结果；所述卷积核的权重通过训练过程学习得到； S22、对检测结果进行阈值过滤，剔除置信度低于设定阈值的检测框，生成每个检测到的零件的二维边界框，并记录零件的类别、位置坐标及综合置信度； 在步骤S2目标检测的过程中，还引入自适应权重调整机制，动态调整YOLOv8模型中特征金字塔的权重，具体为： 记特征金字塔的每一层输出为Fn，其包含多张特征图，公式表示为： 其中，n表示第n层，K表示为该层使用的卷积核数量； 为不同层分配自适应权重αn；所述自适应权重αn根据零件的尺寸信息和形状信息，进行调整，公式表示为： 其中，rn和rshape,n分别表示第n层的尺寸比率和形状比率；μr、μshape是对应的均值，σr、σshape是对应的标准差，β是平衡因子，Z是归一化常数； 所述尺寸比率和形状比率的计算公式为： 其中，Abbox表示检测框的面积，Aimg表示图像的总面积，wbbox表示检测框的宽度，hbbox表示检测框的高度； 基于上述分配的自适应权重，动态调整每层特征图的重要性，最终的特征金字塔网络输出为： S3、基于S2步骤输出的二维边界框，将所检测到零件对应区域提取出来，并输入到SAM-6D模型中进行像素分割，提取出零件的精确轮廓信息；分析分割结果，并进行零件位姿估计，即计算包含三维位置和旋转角度的零件的实际位姿，输出六自由度6-DoF位姿信息； S4、将步骤S3得到的位姿信息与零件预设的CAD模型进行粗对比，并利用L-M优化算法计算零件位姿与CAD模型之间的空间误差；根据计算结果进行位置和姿态的的调整，以和CAD模型精确对齐，完成三维注册； S5、连续采集多帧图像；并重复步骤S2-S3，得到前后两连续帧的零件位姿信息；并进行平滑处理，实时比较连续帧之间的位置和旋转变化，实时跟踪并监测零件的空间位置和姿态；若检测到位姿偏差，则生成反馈信号； S6、根据步骤S5的跟踪结果，建立实时反馈机制，当检测到反馈信息，即发生位姿偏差时，发出调整指令，控制系统进行及时位姿调整；同时记录调整过程中的各项参数，以进行后续优化和验证，并定期评估系统性能，优化各个模块的参数配置，提升整体系统空间定位与跟踪注册的准确性和稳定性。

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