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龍圖騰網獲悉浙江瀚陸海底系統工程技術有限公司申請的專利一種水下機器人樣品識別抓取方法和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：CN119580081B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510129768.7，技術領域涉及：G06V20/05；該發明授權一種水下機器人樣品識別抓取方法和系統是由翁利春;曾錦鋒;楊平宇;徐春峰;韋毅;隋濱;岳一曼;韓娜設計研發完成，并于2025-02-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種水下機器人樣品識別抓取方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種水下機器人樣品識別抓取方法和系統，方法包括：水下機器人采用雙目攝像頭實時獲取采集的圖像信息，利用目標檢測模型實時檢測所述圖像信息中的目標樣品數量和類型；根據所述圖像信息判斷識別的所述目標樣品類型在水下的姿態信息，并根據所述目標樣品類型和姿態信息自動生成對應目標樣品類型的采樣機構的動作指令；根據所述雙目攝像頭自動檢測對應類型的目標樣品在水下相對于所述雙目攝像頭的深度信息，根據所述目標樣品的深度信息、目標樣品的姿態信息自動調整對應采樣機構的動作姿勢；若采樣成功，則獲取所述圖像信息中識別的所有樣品的深度信息，并選擇所述深度信息最小的樣品作為新的目標樣品進行采樣操作。

本發明授權一種水下機器人樣品識別抓取方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種水下機器人樣品識別抓取方法，其特征在于，所述方法包括： 水下機器人采用雙目攝像頭實時獲取采集的圖像信息，利用目標檢測模型實時檢測所述圖像信息中的目標樣品數量和類型； 根據所述圖像信息判斷識別的所述目標樣品類型在水下的姿態信息，并根據所述目標樣品類型和姿態信息自動生成對應目標樣品類型的采樣機構的動作指令； 根據所述雙目攝像頭自動檢測對應類型的目標樣品在水下相對于所述雙目攝像頭的深度信息，根據所述目標樣品的深度信息、目標樣品的姿態信息自動調整對應采樣機構的動作姿勢； 根據所述采樣機構的對應類型傳感器判斷是否采樣成功，若采樣失敗，則重新利用所述目標檢測模型跟蹤識別所述目標樣品的深度信息和姿態信息，根據重新識別的目標樣品的深度信息和姿態信息生成對應采樣機構新的動作姿勢； 若采樣成功，則獲取所述圖像信息中識別的所有樣品的深度信息，并選擇所述深度信息最小的樣品作為新的目標樣品進行采樣操作； 獲取所述雙目攝像頭采集的圖像信息，并根據采集的圖像信息輸入到訓練好的YOLO模型中進行目標檢測，利用所述YOLO模型獲取所述圖像信息中存在的樣品圖像區域，其中根據所述YOLO模型將識別的樣品圖像區域進行矩形分割，得到目標樣品區塊圖像；將每一個分割的目標樣品區塊圖像采用KCF算法提取對應的梯度直方圖，根據對應梯度直方圖構建描述所述樣品圖像區域的循環矩陣，構建所述循環矩陣的滑動檢測窗口，根據所述滑動檢測窗口和訓練好的分類器檢測分割的目標樣品區塊圖像和目標樣品的相似度，若相似度大于預設閾值，則作為目標樣品進行實時跟蹤； 預先構建對應水下采樣類型和采樣機構類型的驅動指令綁定關系，其中所述采樣類型包括水生植物、水生動物，水底巖石，水底泥沙，其中不同采樣類型的目標樣品對應的采樣機構不同，根據所述YOLO模型識別的樣品類型并作為目標樣品后，根據所述驅動指令綁定關系生成對應類型采樣機構的驅動指令以執行所述目標樣品的采樣操作； 所述目標樣品的姿態信息獲取方法包括：根據所述YOLO模型識別獲取所述圖像信息中的目標樣品區塊圖像后，將所述目標樣品區塊圖像采用Roberts算子對所述目標樣品區塊圖像進行邊緣檢測，得到所述目標樣品在所述目標樣品區塊圖像中的檢測邊緣像素特征；利用所述Roberts算子預先檢測對應樣品類型的標準樣品不同姿態的標準邊緣像素特征，將所述檢測邊緣像素特征和標準邊緣像素特征進行相似度計算，選擇相似度最高的標準樣品姿態的標準邊緣像素特征作為所述目標樣品所處的姿態； 所述采樣機構的動作指令生成方法包括：在所述對應樣品類型的標準樣品姿態的標準邊緣像素特征中配置至少一個邊緣切入點，根據匹配的對應樣品類型的標準樣品姿態的邊緣切入點生成所述采樣機構不同控制關節的包括旋轉、移動、夾持的動作指令，使得所述動作指令將根據所述邊緣切入點執行對應目標樣品的采樣策略。

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