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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西百合堂醫(yī)療科技有限公司申請的專利基于圖像處理的動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)自動(dòng)控制方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119188726B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202411125997.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權(quán)基于圖像處理的動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)自動(dòng)控制方法及系統(tǒng)是由沈婧然;沈小強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于圖像處理的動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)自動(dòng)控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于圖像處理的動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)自動(dòng)控制方法及系統(tǒng)，該方法包括：在進(jìn)行動(dòng)物實(shí)驗(yàn)時(shí)，采集動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)的第一實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，第一實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)包括有目標(biāo)動(dòng)物對象圖像；將第一實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)圖像識(shí)別模型中，得到第一對象識(shí)別信息，第一對象識(shí)別信息包括目標(biāo)動(dòng)物對象的第一定位信息和第一姿態(tài)信息，第一定位信息是目標(biāo)動(dòng)物對象在動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)的位置信息；根據(jù)第一對象識(shí)別信息確定操作機(jī)械臂的規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡，以控制操作機(jī)械臂按照規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡運(yùn)動(dòng)，對目標(biāo)動(dòng)物對象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作。實(shí)現(xiàn)了動(dòng)物實(shí)驗(yàn)臺(tái)的實(shí)驗(yàn)操作的自動(dòng)化，提升實(shí)驗(yàn)效率，由操作機(jī)械臂完成實(shí)驗(yàn)操作，使實(shí)驗(yàn)結(jié)果減少對操作者技能的依賴，提高精確性和重復(fù)性。

本發(fā)明授權(quán)基于圖像處理的動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)自動(dòng)控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像處理的動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)自動(dòng)控制方法，其特征在于，所述方法包括：在進(jìn)行動(dòng)物實(shí)驗(yàn)時(shí)，采集所述動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)的第一實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，所述第一實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)包括有目標(biāo)動(dòng)物對象圖像；將所述第一實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)設(shè)圖像識(shí)別模型中，得到第一對象識(shí)別信息，所述第一對象識(shí)別信息包括所述目標(biāo)動(dòng)物對象的第一定位信息和第一姿態(tài)信息，所述第一定位信息是所述目標(biāo)動(dòng)物對象在所述動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)的位置信息；根據(jù)所述第一對象識(shí)別信息確定操作機(jī)械臂的規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡，以控制所述操作機(jī)械臂按照所述規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡運(yùn)動(dòng)，對所述目標(biāo)動(dòng)物對象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作；在所述操作機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)過程中，實(shí)時(shí)采集所述動(dòng)物用實(shí)驗(yàn)臺(tái)的第二實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)，所第二實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)包括所述操作機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)動(dòng)物對象的當(dāng)前圖像數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第二實(shí)時(shí)圖像數(shù)據(jù)和所述規(guī)劃運(yùn)動(dòng)軌跡調(diào)整所述操作機(jī)械臂的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)軌跡；所述方法還包括：確定目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至少包括輸入層、卷積層、激活層、池化層、全連接層和動(dòng)態(tài)調(diào)整層；所述動(dòng)態(tài)調(diào)整層通過參數(shù)生成網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)；獲取目標(biāo)訓(xùn)練集，所述目標(biāo)訓(xùn)練集包括不同實(shí)驗(yàn)環(huán)境條件下的、不同動(dòng)物種類、不同顏色的動(dòng)物對象的圖像；在所述目標(biāo)訓(xùn)練集輸入所述目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，通過所述卷積層和所述池化層從所述目標(biāo)訓(xùn)練集的圖像中提取關(guān)鍵特征；根據(jù)所述關(guān)鍵特征對所述目標(biāo)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，得到第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；通過所述動(dòng)態(tài)調(diào)整層從所述關(guān)鍵特征中確定出特定特征，以通過所述特定特征優(yōu)化所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以得到所述預(yù)設(shè)圖像識(shí)別模型；其中，所述通過所述動(dòng)態(tài)調(diào)整層從所述關(guān)鍵特征中確定出特定特征，以通過所述特定特征優(yōu)化所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以得到所述預(yù)設(shè)圖像識(shí)別模型，包括：通過所述動(dòng)態(tài)調(diào)整層的注意力機(jī)制從所述關(guān)鍵特征中確定出光照變化特征、動(dòng)物對象的顏色特征和品種特征；根據(jù)所述光照變化特征、所述動(dòng)物對象的顏色特征和品種特征調(diào)整所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重；根據(jù)所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)層的權(quán)重優(yōu)化所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，得到第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)設(shè)圖像識(shí)別模型；所述方法還包括：確定所述操作機(jī)械臂是否對所述目標(biāo)動(dòng)物對象完成實(shí)驗(yàn)操作；根據(jù)所述實(shí)驗(yàn)操作的操作結(jié)果，按照預(yù)設(shè)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對所述操作機(jī)械臂的實(shí)驗(yàn)操作策略進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)；基于所述獎(jiǎng)勵(lì)，通過預(yù)設(shè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法更新所述操作機(jī)械臂的實(shí)驗(yàn)操作策略。

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