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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于ICP算法的工件内部关键点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：CN117315023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202311258338.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于ICP算法的工件内部关键点定位方法是由田联房;李启辉;杜启亮设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ICP算法的工件内部关键点定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ICP算法的工件内部关键点定位方法，对相机与机械臂进行手眼标定，得到世界坐标系与相机坐标系之间的坐标变换矩阵；固定工件在传送带上的位置，用3D激光相机扫描，得到该工件的源点云，同时调试机械臂，让机械臂移动到关键点的位置，得到世界坐标系下面关键点的位置；改变工件位置，重新对工件进行扫描，得到目标点云；对两次点云数据进行预处理；利用ICP算法进行配准，得到源点云和目标点云之间的配准矩阵；借助坐标变换矩阵以配准矩阵，计算出改变位置后，工件内部关键点在世界坐标系下的三维坐标。本发明实现了高效精准的对工件内部关键点进行检测，替代了人力检测，降低了生产成本，提高了生产效率。

本发明授权基于ICP算法的工件内部关键点定位方法在权利要求书中公布了：1.基于ICP算法的工件内部关键点定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 1先对机械臂和3D激光相机进行手眼标定，得到相机坐标系与世界坐标系之间的坐标变换矩阵； 2固定工件在传送带上的位置，用3D激光相机进行扫描，得到源点云，即该工件的第一张点云图片，同时调试机械臂，让机械臂移动到关键点的位置，得到世界坐标系下面关键点的三维位置信息； 3改变工件位置，重新对工件进行扫描，得到目标点云，即该工件的第二张点云图片； 4对两张点云图片进行预处理，包括随机采样、体素化和异常点剔除，使得点云数据更加少量、平整，有助于进行匹配； 5利用ICP算法将两张点云图片进行配准，得到源点云和目标点云之间的配准矩阵，将配准矩阵分解为旋转矩阵和平移矩阵；其中，使用ICP算法将目标点云进行配准，具体步骤如下： 设定一个初始的变换矩阵T，T默认为4*4的单位对角矩阵； 对于每个源点云中的点，在目标点云中寻找对应的点，采用最近邻搜索方法找到源点云中的点的最近邻点，将之对应起来，形成对应的点对； 计算每个点对之间的欧式距离，这些距离之和作为误差E； 通过最小化误差来计算最优的刚体变换，通过优化算法进行求解，得到最优变换矩阵T_opt； 不断进行迭代计算，更新最优变换矩阵T_opt，直到误差E小于设定阈值Y，返回满足条件的最优变换矩阵T_opt，这个矩阵也就是配准矩阵； 将配准矩阵分解为旋转矩阵R和平移矩阵t，分解方式如下所示： R＝T_opt[:3,:3] t＝T_opt[:3,3] 6借助步骤1的坐标变换矩阵以及步骤5得到的配准矩阵，计算出改变位置后，工件内部关键点在世界坐标系下的三维坐标；其中，计算目标点云中关键点在世界坐标系下位置的具体过程如下： 首先，计算源点云中关键点在相机坐标系下面的三维坐标W_camera，计算公式如下： W_camera＝T_G-1*W 式中，T_G为世界坐标系与相机坐标系之间的坐标变换矩阵，W为关键点在世界坐标系下的三维坐标； 接着，计算关键点在目标点云中的对应位置W_tg： W_tg＝R*W_camera+t 最后，求出目标点云中关键点在世界坐标系下面的位置W_global： W_global＝T_G*W_tg。

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