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龙图腾网获悉华恒自动化设备(天津)有限公司申请的专利基于机器视觉的散热器输送工件定位控制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：CN121544714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610072787.5，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于机器视觉的散热器输送工件定位控制方法及系统是由原永玲;李现坤;高胜清;刘志强设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的散热器输送工件定位控制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散热器输送工件定位控制方法及系统，涉及工业自动化控制技术领域。所述方法包括：步骤100，获取散热器在输送过程中的实时图像，并对所述实时图像进行抗干扰增强处理，得到预处理后图像；步骤200，对所述预处理后图像进行频域周期检测，提取鳍片阵列的周期基准；步骤300，基于所述周期基准构建网格，对所述预处理后图像进行周期单元划分并筛选有效周期单元；步骤400，对所述有效周期单元进行特征编码处理，生成散热器专属的APF特征码。本发明提升散热器输送定位的精度与鲁棒性，增强对工业环境干扰的适应性，保障定位过程的稳定性与高效性。

本发明授权基于机器视觉的散热器输送工件定位控制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散热器输送工件定位控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100，获取散热器在输送过程中的实时图像，并对所述实时图像进行抗干扰增强处理，得到预处理后图像； 步骤200，对所述预处理后图像进行频域周期检测，提取鳍片阵列的周期基准； 步骤300，基于所述周期基准构建网格，对所述预处理后图像进行周期单元划分并筛选有效周期单元； 步骤400，对所述有效周期单元进行特征编码处理，生成散热器专属的APF特征码； 步骤500，基于所述APF特征码进行时空注意力与深度学习模型融合的动态匹配，解算得到散热器的亚像素级位姿结果； 步骤600，结合振动监测数据与所述亚像素级位姿结果，通过预测、补偿与验证处理，对散热器的输送姿态进行实时校正； 步骤700，采集散热器经过姿态校正后的验证图像，基于所述验证图像判断散热器是否到达目标定位点及定位精度是否满足预设要求，若未到达或定位精度未满足预设要求，则返回步骤100重新采集散热器当前输送状态的实时图像并重复后续步骤；若已到达且定位精度满足预设要求，则完成定位控制； 其中，所述步骤400包括： 步骤410，选取中心区域3个连续的有效周期单元生成标准周期模板； 步骤420，通过动态时间规整算法对每个所述有效周期单元的边缘曲线与所述标准周期模板进行相位对齐； 步骤430，对相位对齐后的有效周期单元进行灰度积分处理，得到灰度积分值； 步骤440，将所述灰度积分值归一化至[0,255]区间，并以128为阈值转换为8位二进制码，得到APF子码； 步骤450，按所述有效周期单元的空间位置拼接所有所述APF子码，生成APF初始全码； 步骤460，对所述APF初始全码添加CRC-8校验位，剔除校验失败的APF子码，通过相邻有效周期单元的APF子码插值补全，得到所述APF特征码； 所述步骤500包括： 步骤510，构建空间注意力机制，对所述APF特征码对应的周期单元进行权重分配，聚焦高置信度单元； 步骤520，对连续多帧图像的APF特征码序列进行时序关联性分析，计算帧间编码的相似度，动态调整异常帧的匹配权重； 步骤530，以连续预设帧数的APF特征码匹配结果为输入，通过深度学习模型学习姿态变化时序规律，实时输出下一帧的姿态预测值； 步骤540，基于所述APF特征码的汉明距离进行粗匹配，筛选候选匹配区域； 步骤550，结合所述姿态预测值对所述候选匹配区域进行仿射变换校正，通过迭代最近点算法优化得到所述亚像素级位姿结果，所述亚像素级位姿结果包括X坐标、Y坐标及旋转角θ。

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