机器人操作生物学和医学领域的试管对于解决劳动力短缺和提高工人安全性变得越来越重要。本文提出了一种利用颜色和深度数据来检测和估计试管姿态的框架。该方法使用目标检测器对试管和试管架进行分类和定位，然后通过点云配准技术估计试管架的姿态。通过优化算法，有效地评估和优化试管的姿态，确保在面对嘈杂和不完整的点云数据时姿态估计的稳健性。