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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手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：CN118809608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411117826.6，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手系统是由陈文锐;周泽龙;王耀南;刁强;侯力玮设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手系统在说明书摘要公布了：一种基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手系统，其中方法包括：1、构建水果硬度分类网络的训练集，并对水果硬度分类网络进行训练；2、对深度相机进行手眼标定，并将深度相机视觉感知到的目标位置映射到机械臂的运动轨迹上；3、对YOLOv8模型进行训练；4、在深度相机和训练后的YOLOv8模型的共同协助下，机械臂利用机械夹爪抓取目标水果，将第一柔性触觉传感器的触觉信息传输到训练后的水果硬度分类网络，得到目标水果的硬度；5、对水果成熟度进行分类，并分拣到指定的位置。本发明利用视觉指导臂手系统抓取，实现了对目标水果的全触觉成熟度检测，提高了检测效率、且在生活、生产场景里具有良好的普适性。

本发明授权基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法及臂手系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模感知和硬度触觉检测的物体分拣方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、首先利用水果成熟度检测模块构建水果硬度分类网络的训练集，并利用训练集对水果硬度分类网络进行训练，得到训练后的水果硬度分类网络； S2、对深度相机进行手眼标定，并将深度相机视觉感知到的目标位置映射到机械臂的运动轨迹上； S3、对上位机中的YOLOv8模型进行训练，得到训练后的YOLOv8模型； S4、在深度相机和训练后的YOLOv8模型的共同协助下，机械臂利用机械臂末端的机械夹爪对目标水果进行抓取，机械夹爪上的第一柔性触觉传感器对目标水果硬度信息进行感知，将得到的触觉信息传输到训练后的水果硬度分类网络，进而得到目标水果的硬度； S5、根据训练后的YOLOv8模型识别得到的水果种类和对应水果的硬度等级分界线对目标水果成熟度进行分类，并通过机械臂分拣到指定的位置； 所述S1中的利用水果成熟度检测模块构建水果硬度分类网络的训练集具体包括如下步骤： S11、在双轴移动平台顶部的平面区域中随机选择多个检测点，水果成熟度检测模块中的双轴移动平台的顶部放置并夹紧有对应硬度等级的被测物体； S12、旋转测试机架侧面的手轮，使得测试机架的活动端驱动推拉力计竖向移动，直至推拉力计的检测端与被测物体接触且所受压力达到设定值，以模拟初抓握状态；水果成熟度检测模块上的第二柔性触觉传感器受压，并输出该检测点上第二柔性触觉传感器中多个传感单元的压力数据； S13、然后通过双轴移动平台调整被测物体与推拉力计的检测端的位置，直至推拉力计的检测端位于另一个检测点的正上方，调整完成后，继续驱动推拉力计向下移动一个固定行程，得到第二柔性触觉传感器位于该检测点的压力数据； S14、循环S13，直至得到平面区域中所有检测点的压力数据，从而得到水果硬度分类网络的训练集； 所述S2具体包括如下步骤： S21、将深度相机固定在机械臂之外的位置并保持不动，同时保持标定图案与机械臂末端相对位置固定不变； S22、移动机械臂，使用深度相机对标定图案进行多次拍照，并且每次都要记录标定图案相对深度相机的齐次变换矩阵，以及机械臂末端执行器相对机械臂基座的齐次变换矩阵； S23、然后根据标定图像相对机械臂基座的齐次变换矩阵不变，并通过以下方程求解深度相机相对机械臂基底的变换矩阵，进而完成深度相机的手眼标定过程，并将深度相机视觉感知到的目标位置映射到机械臂的运动轨迹上； 其中，、和表示移动机械臂后，三个不同位置下的机械臂末端执行器相对机械臂基座的齐次变换矩阵，、和表示移动机械臂后，三个不同位置下的标定图案相对深度相机的齐次变换矩阵。

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