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龙图腾网恭喜江苏科技大学申请的专利一种机器人六自由度视觉目标检测DETR模型的FPGA部署系统及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：CN116000923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202211672992.3，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种机器人六自由度视觉目标检测DETR模型的FPGA部署系统及方法是由张强;付松浩;孙雪莹;齐亮;李长江;叶树霞设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人六自由度视觉目标检测DETR模型的FPGA部署系统及方法在说明书摘要公布了：一种机器人六自由度视觉目标检测DETR模型的FPGA部署系统及方法，系统中的DETR模型包含ResNet50特征提取部分与多头注意力编码及解码部分，FPGA模块包括2个主模块和11个从模块的共13个模块；该方法中，PC端首先获得图像数据后存储至FPGA板卡再从中获取图像数据；进行预处理，然后进行基于ResNet50的特征提取；进行多头注意力编码；进行多头注意力解码，得到目标的六自由度位姿的旋转和平移数据；上述六自由度位姿旋转和平移数据存入FPGA板卡再发送至上位机，完成目标检测，并指导机器人进行目标六自由度抓取。本发明将目标检测模型DETR拓展到机器人六自由度抓取任务中，并将深度学习模型部分部署在FPGA上，提高整个抓取系统的可定制性、易布置性，降低资源消耗，节约生产成本。

本发明授权一种机器人六自由度视觉目标检测DETR模型的FPGA部署系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种机器人六自由度视觉目标检测DETR模型的FPGA部署系统的方法，其特征在于：该DETR模型包含ResNet50特征提取部分与多头注意力编码及解码部分，DETR六自由度检测FPGA模块包括2个主模块和11个从模块的共13个模块，各模块之间通过AXI-4总线矩阵连接；其中，2个主模块分别为工作模式为DMA的PCI-E主模块和Ultrascale+MPSOC主模块；从模块包括CONV7×7,2、CONV3×3,1、CONV1×1,S、BRAM、MaxPoolingCONV3×3,2、RELU、Softmax、ROOT、ADD、Mult、DDR4共计11个从模块；主模块PCI-EDMA提供FPGA板卡与PC通信功能，分别在PC端获得图像数据后将PC端的图像数据存储至FPGA板卡的DDR从模块中，在FPGA处理图像数据后将DDR从模块中的检测结果数据存储至PC端；主模块Ultrascale+MPSOC用于实现DETR检测模型算法，通过分时调用各从模块，实现DETR检测模型；从模块ROOT为开方操作，模块的输入输出数据尺寸相同；从模块ADD为加和操作，对图片数据各像素点进行加和操作；从模块Mult模块为乘操作，对数据进行相乘操作；DDR4从模块为储存模块，PCI-E传送的图像数据、六自由度检测结果存储在该模块中；BRAM从模块为块RAM模块，用于分块读取DDR4中存储的图像数据，并存储模型运行过程的中间变量；方法包括如下步骤：步骤1，PC端首先获得图像数据后存储至FPGA板卡，再从FPGA板卡中获取图像数据；步骤2，对图像数据进行预处理，然后进行基于ResNet50的特征提取；步骤3，对于提取的特征数据，进行多头注意力编码；步骤3中，多头注意力编码部分包含Encoder子步骤，Encoder子步骤中有6个一样的Encoder，数据首先经过多头注意力编码部分中的第一个Encoder子步骤，具体分步骤如下：步骤3-1，将数据送入Encoder编码部分；步骤3-2，对步骤3-1中的数据进行乘操作，再与位置编码数据相加，得到Q、K、V三个特征数据；得到的Q、K、V特征数据送入多头注意力机制Multi-HeadSelf-Attention中，UltraScale+MPSoc主模块将数据重构，再对数据进行尺寸变换处理；步骤3-3，将步骤3-2输出的特征数据与步骤3-1中的数据相加，并进行Norm标准化操作，得到输出的特征数据；步骤3-4，步骤3-3输出数据送入FFN中，经过Linear线性层得到输出的特征数据；步骤3-5，步骤3-4与步骤3-3输出的数据进行同步骤3-3的相加机标准化操作，得到输出的特征数据；步骤3-6，将本次Encoder最后得到的步骤3-5的输出特征数据，再输入下一个相同的Encoder中，再重复5次上述相同的流程，得到最终Encoder部分的输出的特征数据；步骤4，基于编码结果，进行多头注意力解码，得到目标的六自由度位姿的旋转和平移数据；步骤5，上述六自由度位姿旋转和平移数据存入FPGA板卡中，再发送至上位机，完成目标检测，并指导机器人进行目标六自由度抓取。

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