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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统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：CN111612794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-07-19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：202010295181.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统是由楼云江;杨先声;牟卿志;张南设计研发完成，并于2020-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统。其中的方法包括单个2D视觉采集装置工件位姿估计和多视觉采集装置优势参数融合。单个2D视觉采集装置工件位姿估计，主要是将获取的工件图像进行处理获取初步特征点作为精提取输入；并对特征点进行亚像素化，通过PnP算法，获得单视觉采集装置的工件位姿。多视觉采集装置优势参数融合部分，基于多视场标定技术获得各个视觉采集装置的位姿关系，再通过单视觉采集装置的优势参数，将各个精度较高参数进行融合。其中的系统至少包括用于实施上述方法的计算机装置。本发明可以在计算量较小、计算时间较少的情况下搜索工件的位姿，具有更高的精度和实用性。

本发明授权基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多2D视觉的零部件高精度三维位姿估计方法，该零部件包含目标工件，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S0、对在空间互相垂直布置的多个2D视觉采集装置进行预配置，并标定得到所述的多个2D视觉采集装置的相互位置关系；S1、通过每个2D视觉采集装置获取含有目标工件的场景图像，选用矩形分布的同心圆靶标，从该场景图像中检测与定位得到与该2D视觉采集装置关联的所设置的特征区域中的目标工件特征点像素的坐标，然后结合该特征区域的目标工件特征点之间实际相对的已知空间位置，利用PnP算法解算得到所述的目标工件基于该2D视觉采集装置的坐标系的位姿；其中，对2D视觉采集装置采集的图像进行预处理，再对处理后的图像进行Canny边缘检测得到初步边缘；再将处理后图像结合计算得到的Zernike矩进行卷积，生成待检测区域的七个Zernike矩；根据角度参数对所生成的Zernike矩进行校正；根据计算得到的灰度差参数与距离参数判断单位圆内各点是否为边缘点，然后输出符合条件的边缘点亚像素坐标；S2、在单独利用每个2D视觉采集装置进行基于实际的目标工件位姿估计后，通过直接坐标系转换的方式将所有2D视觉采集装置关联的位资估算结果统一到同一坐标系下，使各2D视觉采集装置优势参数融合，以获得目标工件位姿的完整的估算结果；其中，将标定获得的视觉采集装置的外部参数作为输入，将第二视觉采集装置和第三视觉采集装置的关联的坐标转换到第一视觉采集装置的坐标；在第一视觉采集装置对应的基准坐标系中，根据每个视觉采集装置的特性将各视觉采集装置优势参数拼接，以获得目标工件位姿的完整的估算结果；其中，选取相机坐标系下的XY方向参数为优势位置参数，旋转的ROLL方向参数为优势姿态参数。

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