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龙图腾网获悉无锡埃姆维工业控制设备有限公司申请的专利基于深度学习的智能协作机器人的目标识别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：CN118608747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410766105.1，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于深度学习的智能协作机器人的目标识别定位方法是由王振宇;杨春艳;王嘉文;陈胜;李金锞;高峰;陆佳东;谷帅;王晓宇设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能协作机器人的目标识别定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的智能协作机器人的目标识别定位方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：对待识别图像进行数据获取得到目标识别参数数据；对目标识别参数数据进行分析得到待识别机械工件的存在情况并进行定位；分析待识别机械工件的边缘相似情况；通过目标识别参数数据分析待识别机械工件的角度相似情况；通过深度学习对待识别机械工件进行识别得到识别结果；结合边缘相似情况、角度相似情况和识别结果实现对待识别机械工件的识别。本发明通过结合边缘相似情况、角度相似情况和识别结果实现对待识别机械工件的识别，达到了精确地识别待识别机械工件的效果，解决了现有技术中存在难以准确高效地对机械工件进行定位识别的问题。

本发明授权基于深度学习的智能协作机器人的目标识别定位方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智能协作机器人的目标识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：通过智能协作机器人获取待识别图像；对待识别图像进行数据获取得到目标识别参数数据；对目标识别参数数据进行分析得到待识别机械工件的存在情况并进行定位；在定位待识别机械工件后通过目标识别参数数据分析待识别机械工件的边缘相似情况；通过目标识别参数数据分析待识别机械工件的角度相似情况；通过深度学习对待识别机械工件进行识别得到识别结果；结合边缘相似情况、角度相似情况和识别结果实现对待识别机械工件的识别；所述对目标识别参数数据进行分析得到待识别机械工件的存在情况并进行定位的具体分析过程为：根据目标识别参数数据得到区域异常情况参数数据；对区域异常情况参数数据进行预处理；根据预处理后区域异常情况参数数据的分析得到区域异常情况程度评估指标，所述区域异常情况程度评估指标用于反映待识别机械工件存在的可能性；根据区域异常情况程度评估指标分析待识别机械工件的存在情况并进行定位；所述根据区域异常情况程度评估指标分析待识别机械工件的存在情况并进行定位的具体分析过程为：获取区域异常情况程度评估指标，获取区域异常第一阈值和区域异常第二阈值，将区域异常情况程度评估指标与区域异常第一阈值和区域异常第二阈值进行比较，当区域异常情况程度评估指标小于区域异常第一阈值或区域异常情况程度评估指标大于区域异常第二阈值时，表示区域异常情况程度评估指标对应的待识别图像的待识别区域存在待识别机械工件，对待识别机械工件进行定位，待识别机械工件的位置为区域异常情况程度评估指标对应的待识别图像的待识别区域对应的实际位置；当将区域异常情况程度评估指标不小于区域异常第一阈值且区域异常情况程度评估指标不大于区域异常第二阈值时，表示区域异常情况程度评估指标对应的待识别图像的待识别区域不存在待识别机械工件，停止后续分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡埃姆维工业控制设备有限公司，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区缘溪道3号C栋201室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。