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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利一種亞像素精度的多類型工件識別定位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：CN115661241B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211256419.4，技術領域涉及：G06T7/73；該發明授權一種亞像素精度的多類型工件識別定位方法是由孫煒;覃業寶;胡曼倩設計研發完成，并于2022-10-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種亞像素精度的多類型工件識別定位方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種亞像素精度的多類型工件識別定位方法，步驟包括S1.采集預設數量的工件圖像構建訓練數據集，訓練Yolov5網絡；S2.使用訓練好的Yolov5網絡對多類型工件進行識別和粗定位；S3.提取多類型工件的像素精度最外層輪廓；S4.基于S3中像素精度最外層輪廓，計算擬合多類型工件的亞像素精度最外層輪廓；S5.根據S4中的亞像素精度最外層輪廓提取多類型工件的最小外接矩形；S6.基于S5中的最小外接矩形，計算多類型工件的位置和角度，實現對多類型工件的精定位。本發明為用戶對多類型工件個性化激光打標上多種不同圖案，滿足某些高精度打標需求的激光打標應用場景提供了一種切實可行的方案。理論上，只要Yolov5網絡訓練得足夠充分，本方法識別定位的成功率可達100％。

本發明授權一種亞像素精度的多類型工件識別定位方法在權利要求書中公布了：1.一種亞像素精度的多類型工件識別定位方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： 1采集工件圖像，對圖像中的所有工件進行類型標記，并標記出所有工件所在的矩形區域，形成訓練數據集，訓練數據集包含工件圖像和標記文件，標記文件記錄著工件圖像中所有工件所在的矩形區域和工件類型； 2根據訓練數據集訓練Yolov5網絡，輸入為訓練集中的工件圖像，輸出為圖像中所有工件的類型識別結果和所有工件所在的矩形區域，訓練得到能夠識別工件類型以及工件所在的矩形區域的Yolov5網絡； 3輸入一張新的包含多種類型工件的圖像，使用Yolov5網絡對新圖像中的所有工件進行識別和粗定位，粗定位得到所有工件對應的矩形區域； 4對3中新的包含多種類型工件的圖像提取所有工件的像素精度最外層輪廓，記為第一外輪廓； 5對4中的第一外輪廓計算擬合出亞像素精度最外層輪廓，記為第二外輪廓； 6基于5中的第二外輪廓提取每個工件對應的最小外接矩形； 7基于6中的最小外接矩形，計算得到所有工件亞像素精度的位置和角度以完成對多類型工件的精定位，精定位得到所有工件的位置和角度； 8將7中的精定位結果與3中的粗定位結果進行匹配，得到最終每個工件的識別定位結果； 步驟5中，對4中的第一外輪廓計算擬合出第二外輪廓，具體方法如下： 由步驟4得到每個工件的第一外輪廓點集為S1＝{P1′,P′2,...,P′m}，其中，m為每個工件第一外輪廓的點數，對S1中的所有輪廓點進行計算擬合亞像素位置； 令像素精度輪廓點Pi′的坐標為x,y，其中，i＝1～m，像素精度輪廓點x,y對應的圖像X方向和Y方向的梯度分別為Gxx,y、Gyx,y，再由以下公式求梯度角度GAnglex,y： 以像素精度輪廓點坐標x,y為中心構造尺寸為N×N的掃描窗口，N為常數且為奇數，其為掃描窗口的大小，設窗口內的所有像素精度輪廓點集為S＝{P1,P2,...,Pn}，對S中的所有輪廓點關于圖像X方向和Y方向的梯度分別進行高斯加權求和取平均，分別得像素精度輪廓點坐標x,y關于掃描窗口在X方向和Y方向上的高斯加權平均梯度值Gmeanxx,y,Gmeanyx,y： 其中，n為N×N掃描窗口內像素精度輪廓點總數，Gxi,j和Gyi,j分別為掃描窗口內像素精度輪廓點i,j對應的圖像X方向和Y方向的梯度，wxi,j＝wyi,j為掃描窗口內像素精度輪廓點i,j對于窗口中心x,y的高斯權重，并且計算方法如下： 對于像素精度輪廓點x,y在圖像X方向和Y方向的矯正值分別為Δx,Δy，其中： 計算得到亞像素精度輪廓點x′,y′： 由像素精度輪廓點坐標x,y矯正得到的亞像素精度輪廓點坐標x′,y′，構成第二外輪廓點集為S2＝{P1”,P2",...,Pm"}，其中，Pi"的坐標為x′,y′，i＝1～m。

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