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龙图腾网获悉沈阳力登维汽车部件有限公司申请的专利一种基于机器视觉的工件定位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：CN119784763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510281191.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的工件定位方法及系统是由杨胜柏;张程锦;孙琪;刘洋;杨宇设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的工件定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的工件定位方法及系统，涉及机器视觉技术领域。本发明的技术要点包括：获取相机采集的包含工件的图像；对图像进行预处理；将预处理后的图像输入训练好的基于改进SSD算法的检测模型中对工件进行定位，获取工件中心点像素坐标；根据标定结果将像素坐标转换成工件三维坐标；其中，改进SSD算法的改进之处包括：在基于原始SSD算法中特征提取模块提取六个不同尺度的特征后，引入特征增强模块对不同尺度的特征进行进一步增强；采用空洞卷积替代原始SSD算法中的卷积进行下采样；将改进的Focalloss损失函数作为分类损失函数。本发明能够更加精准地定位工件的中心点，适合于不同类型工件的定位检测。

本发明授权一种基于机器视觉的工件定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的工件定位方法，其特征在于，包括：获取相机采集的包含工件的图像；对所述图像进行预处理；将预处理后的图像输入训练好的基于改进SSD算法的检测模型中对工件进行定位，获取工件中心点像素坐标；所述改进SSD算法的改进之处包括：在基于原始SSD算法中特征提取模块提取六个不同尺度的特征后，引入特征增强模块，对不同尺度的特征进行进一步增强；采用空洞卷积替代原始SSD算法中的卷积进行下采样；将改进的Focalloss损失函数作为分类损失函数；其中所述引入特征增强模块，对不同尺度的特征进行进一步增强包括：将使用注意力机制的高层特征图通过上采样操作增加尺度后，与使用注意力机制的低层特征图进行逐元素相加；对融合后的特征图再次使用注意力机制做特征映射得到注意力特征图；其中，注意力机制采用CBAM卷积注意力模块；然后，在经过特征融合后的注意力特征图上分别经过不同空洞率的卷积层，并引入一个全局池化的图像级特征；将通过不同空洞率的卷积层以及全局池化层得到的特征图拼接到一起，并连接1*1卷积调整通道数，得到最后的增强特征；所述改进的Focalloss损失函数表示为：；式中，表示交叉熵损失；和是可学习的函数形式；根据标定结果将所述像素坐标转换成工件三维坐标。

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