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龍圖騰網獲悉上海第二工業大學申請的專利一種基于機器視覺的全自動嘴部跟隨的助餐方法及系統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：CN120326641B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510822808.6，技術領域涉及：B25J9/16；該發明授權一種基于機器視覺的全自動嘴部跟隨的助餐方法及系統是由劉飛設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的全自動嘴部跟隨的助餐方法及系統在說明書摘要公布了：本發明實施例提供一種基于機器視覺的全自動嘴部跟隨的助餐方法及系統，屬于進食輔助機械臂人機交互技術領域。助餐方法包括：根據機械臂和深度相機的位置關系建立機械臂基坐標系；獲取人臉二維圖像；基于改進直接線性變換算法獲取人臉二維圖像的關鍵點的嘴部位姿；根據嘴部位姿判斷是否滿足取食條件；在判斷滿足取食條件的情況下，機械臂根據示教學習獲取取食軌跡以進行取食操作；判斷機械臂是否完成取食操作；在判斷機械臂完成取食操作的情況下，更新嘴部位姿并根據嘴部位姿獲取送餐軌跡；機械臂根據送餐軌跡執行送餐操作。本發明通過改進直接線性變換算法獲取嘴部位姿提高檢測精度和魯棒性，根據實時嘴部姿位生成取食軌跡提高取食精確性。

本發明授權一種基于機器視覺的全自動嘴部跟隨的助餐方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的全自動嘴部跟隨的助餐方法，其特征在于，所述助餐方法包括： 根據機械臂和深度相機的位置關系建立機械臂基坐標系； 獲取人臉二維圖像； 基于改進直接線性變換算法獲取所述人臉二維圖像的關鍵點的嘴部位姿，包括： 根據公式（1）至（2）獲取人臉二維圖像的關鍵點和對應標定三維人臉模型的三維關鍵點， ，（1） ，（2） 其中，為人臉二維圖像的關鍵點，為三維關鍵點，為二維圖像的關鍵點的橫坐標，為二維圖像的關鍵點的縱坐標，為三維關鍵點在X軸方向的坐標，為三維關鍵點在Y軸方向的坐標，為三維關鍵點在Z軸方向的坐標，為第個關鍵點，為整數編號； 對所述人臉二維圖像的關鍵點進行歸一化處理； 根據公式（3）構建叉乘約束代數模型， ，（3） 其中，為反對稱叉乘矩陣且，為旋轉矩陣，為平移向量； 根據公式（4）獲取方向投影殘差， ，（4） 其中，為方向投影殘差，為歸一化后的二維圖像的關鍵點的橫坐標，為歸一化后的二維圖像的關鍵點的縱坐標，為平移向量的第一分量，為平移向量的第二分量，為平移向量的x方向，為平移向量的y方向，為旋轉矩陣的第一分量，為旋轉矩陣第二分量； 根據公式（5）至（6）構建目標函數， ，（5） ，（6） 其中，為殘差二次型矩陣，為第一殘差系數矩陣，且，為第二殘差系數矩陣，且，為目標函數，為旋轉矩陣且，為關鍵點的數量； 最小化所述目標函數以獲取所述旋轉矩陣和平移向量，包括： 最小化所述目標函數以獲取所述旋轉矩陣的第一分量、第二分量和平移向量的第一分量和第二分量； 根據幾何關系獲取旋轉矩陣的第三分量； 對所述旋轉矩陣進行奇異值分解以獲取最優旋轉矩陣； 根據所述三維關鍵點的深度坐標獲取平移向量的第三分量； 根據所述最優旋轉矩陣和平移向量獲取嘴部位姿的俯仰角、擺動角和三維坐標； 根據所述嘴部位姿判斷是否滿足取食條件； 在判斷所述嘴部位姿滿足取食條件的情況下，機械臂根據示教學習獲取取食軌跡以進行取食操作； 判斷所述機械臂是否完成取食操作； 在判斷所述機械臂完成取食操作的情況下，更新所述嘴部位姿并根據所述嘴部位姿獲取送餐軌跡； 所述機械臂根據所述送餐軌跡執行送餐操作。

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上海第二工業大學，其通訊地址為：200000 上海市浦東新區金海路2360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”。