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龍圖騰網獲悉南京理工大學申請的專利一種基于模型圖像聯合感知的液壓泵零件跟蹤注冊方法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：CN120374423B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510874146.7，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權一種基于模型圖像聯合感知的液壓泵零件跟蹤注冊方法是由汪惠芬;潘楊;柳林燕設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模型圖像聯合感知的液壓泵零件跟蹤注冊方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于模型圖像聯合感知的液壓泵零件跟蹤注冊方法，包括采集液壓泵零件的照片流，并從照片流中獲取點云模型，對點云模型去噪并優化點云密度后存儲至數據庫，作為原始點云；采用標定好的相機實時采集液壓泵裝配環境跟蹤目標的連續幀圖像，并基于快速點特征直方圖算法構建兩階段鄰域分層搜索機制與三因子特征加權融合，提取數據庫中原始點云的特征點。本發明在時間性能方面，能夠降低處理器計算成本，實現實時性處理；而在注冊精度方面，通過點云特征和視覺特征的有效融合，并結合位姿估計算法的嵌套循環機制，提高算法的整體運行效率，提升了整體匹配的準確性和魯棒性。

本發明授權一種基于模型圖像聯合感知的液壓泵零件跟蹤注冊方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模型圖像聯合感知的液壓泵零件跟蹤注冊方法，其特征在于，包括以下步驟： 離線階段： S1、采集液壓泵零件的照片流，并從照片流中獲取點云模型，對點云模型去噪并優化點云密度后存儲至數據庫，作為原始點云； 在線階段： S2、采用標定好的相機實時采集液壓泵裝配環境跟蹤目標的連續幀圖像，并基于快速點特征直方圖算法構建兩階段鄰域分層搜索機制與三因子特征加權融合，提取數據庫中原始點云的特征點； S3、將從數據庫提取到的特征點與實時獲取跟蹤目標的連續幀圖像的特征點進行3D-2D特征點匹配實現動態耦合； S4、根據匹配情況更新目標位姿，估計數據庫中原始點云和實時獲取到的跟蹤目標的連續幀圖像之間的變換關系，利用位姿估計算法更新相機旋轉和平移信息外參，進行跟蹤目標物體的位姿估計； S5、引入矯正措施對估計位姿進行優化，利用TCP將優化后的位姿數據傳輸到客戶端，用于液壓泵裝配可視化驗證； 所述步驟S2的具體步驟為： S21、計算原始點云每個點在其第一階段鄰域內的簡化點特征直方圖SPFH； S22、對每個點對應的SPFH特征進行L1歸一化得到該點對應的特征向量； S23、對原始點云中每個點進一步在其第二階段鄰域中搜索K個最近鄰點，并通過加權融合其SPFH特征，得到每個點對應的快速點特征直方圖FPFH特征； S24、對每個點對應的FPFH特征進行L1歸一化得該點對應的特征向量； 所述步驟S21的計算公式為： , 上式中，，表示第i個點對應的第一階段鄰域，其中表示第i個點相對于第j個點的距離，是一個距離閥值；為角度映射函數，其中K表示直方圖bin數，、分別為第i個點與第j個點連線單位向量上的極角與方位角；為線性距離權重函數，，表示第i個點生成K維的SPFH特征； 所述步驟S22的計算公式為： , 上式中，表示第i個點的SPFH特征，表示第i個點對應的特征向量，K表示直方圖bin數； 所述步驟S23的計算公式為： , 上式中，，表示第m個點對應的第二階段鄰域，函數表示以點為中心，找出距離最近的K個點；為第一階段鄰域特征權重系數；為高斯距離權重函數，其中為鄰域點與點的距離，為平滑參數；為每個近鄰點經過歸一化的SPFH特征，表示第i個點生成K維的FPFH特征； 所述步驟S24的計算公式為： , 上式中，表示第i個點的FPFH特征值，表示第i個點對應的特征向量，K表示直方圖bin數。

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理工大學，其通訊地址為：210000 江蘇省南京市玄武區孝陵衛200號；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”。