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龙图腾网获悉安诺机器人(深圳)有限公司申请的专利基于机器学习的咖啡拉花参数优化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：CN120853160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511347276.1，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于机器学习的咖啡拉花参数优化系统是由黄煌;方琰;黎俊杰设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的咖啡拉花参数优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的咖啡拉花参数优化系统，具体涉及咖啡拉花参数优化技术领域，系统以液面相对杯沿的安全裕度与量化不确定度为核心状态量，构建带滞回的双阈值判定与最小稳定窗持续性约束，对采集、推理、通信与执行四个环节的总时延进行在线估计并实施前置补偿，输出与执行链路同相的起和收笔时刻；在控制侧引入确定性加风险型联合约束，将安全裕度与不确定度联动到壶口高度、横向速度与流量上，并通过低维预测控制与命令整形实现轨迹误差、液位偏差与平滑度的综合优化；系统持续进行成像与感知参数的在线校准与退化强度量化，异常时自动收紧安全策略并记录可追溯运行日志。

本发明授权基于机器学习的咖啡拉花参数优化系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的咖啡拉花参数优化系统，其特征在于，包括以下模块： 复合成像与稳像预处理模块，用于获取经反射抑制与稳像处理的图像序列； 分层感知与液面与奶泡联合估计模块，基于图像序列得到液面高度参数、奶泡厚度参数以及观测不确定度指标； 参数状态估计与起笔和收笔时机判定模块，当起笔可行度相对自适应阈值在不短于最小稳定窗时长的连续时间段内始终达标，且该时间段的液面安全裕度的低分位代表值不低于有效安全裕度阈值并且观测不确定度指标的稳健代表值不高于有效观测不确定度指标阈值时，将该时间段的末端确定为最佳触发时刻；有效安全裕度阈值与有效观测不确定度指标阈值由各自的名义基础阈值经收紧度调节后并在工程限幅范围内裁剪获得，收紧度依据当前最小稳定窗时长与参考窗长度的相对关系确定； 起笔可行度的获取包括在输入准备阶段以滑动时间窗构建统一时间戳绑定的状态量，状态量包括液面边界的几何与运动信息、液面相对杯沿的瞬时安全裕度、奶泡层的短时稳定性线索以及来自成像侧的图像质量与反射指标，并采用递推更新与异常抑制策略；随后将状态量映射为起笔可行度； 分别依据液面安全裕度指标序列与观测不确定度指标序列的时间相关性估计获得对应的扰动时标，再按预设权重进行融合得到目标时标，并通过单调线性映射将所述目标时标转换至限定区间的可行范围内并施加边界约束与平滑处理，从而得到最小稳定窗时长； 观测不确定度指标由两项子指标按预设权重组合得到，其一为在短时间窗内对感知与推理链路施加若干次可重复的小幅扰动后获得的液面高度估计均值所表征的稳定性信息，其二为本帧分层概率图的平均熵，本帧分层概率图平均熵为对本帧中每个像素或网格单元的类别后验概率分布计算香农熵并求平均所得；液面安全裕度为液面相对杯沿零位的竖向余量。

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