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龍圖騰網獲悉南京一目智能科技有限公司申請的專利基于深度學習的視觸覺傳感器梯度標定方法、裝置及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120255734B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510704794.8，技術領域涉及：G06F3/041；該發明授權基于深度學習的視觸覺傳感器梯度標定方法、裝置及介質是由楊飛;陳天一;李智強設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的視觸覺傳感器梯度標定方法、裝置及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的視觸覺傳感器梯度標定方法、裝置及介質，包括：獲取預設圓球壓在待標定視觸覺傳感器的目標觸摸膜上的傳感器圖像信息，將傳感器圖像信息輸入到預先訓練好的深度學習分割模型，得到目標觸摸膜的圓球接觸區域；確定圓球接觸區域內各個點的坐標值和RGB值，并根據預設圓球的半徑計算圓球接觸區域內各個點的梯度信息；根據坐標值、RGB值以及梯度信息構建訓練數據集，并根據訓練數據集訓練得到梯度識別模型；根據梯度識別模型標定目標觸摸膜上各個點的RGB光強度與梯度的映射關系。本發明提高了視觸覺傳感器梯度標定的效率和準確性，可廣泛應用于人工智能技術領域。

本發明授權基于深度學習的視觸覺傳感器梯度標定方法、裝置及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的視觸覺傳感器梯度標定方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取預設圓球壓在待標定視觸覺傳感器的目標觸摸膜上的傳感器圖像信息，將所述傳感器圖像信息輸入到預先訓練好的深度學習分割模型，得到所述目標觸摸膜的圓球接觸區域； 確定所述圓球接觸區域內各個點的坐標值和RGB值，并根據所述預設圓球的半徑計算所述圓球接觸區域內各個點的梯度信息； 根據所述坐標值、所述RGB值以及所述梯度信息構建訓練數據集，并根據所述訓練數據集訓練得到梯度識別模型； 根據所述梯度識別模型標定所述目標觸摸膜上各個點的RGB光強度與梯度的映射關系； 所述深度學習分割模型通過以下步驟訓練得到： 獲取所述預設圓球以不同力度壓在樣本觸摸膜上的不同位置的多個傳感器樣本圖像； 對所述傳感器樣本圖像進行分割標注，確定各所述傳感器樣本圖像對應的接觸區域標簽； 將所述傳感器樣本圖像輸入到預先構建的深度學習神經網絡，得到預測接觸區域； 根據所述預測接觸區域和所述接觸區域標簽確定第一損失值； 根據所述第一損失值更新所述深度學習神經網絡的參數，得到訓練好的所述深度學習分割模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京一目智能科技有限公司，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市秦淮區永豐大道36號天安數碼城09幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。