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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109460790A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811333258.8
申请日：2018-11-09
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于机器视觉的废弃充电宝回收分拣设计方法，首先用深度学习目标检测算法来检测流水线上的充电宝和充电宝铭牌感兴趣区域，其中检测到的充电宝感兴趣区域作为充电宝平面二维定位；然后用特征点检测算法检测左右相机铭牌感兴趣区域中的铭牌特征点，最后通过双目立体视觉特征点三维重建理论公式计算充电宝在z方向的坐标，进而实现对流水线下废弃充电宝的自动分拣。应用本发明的分拣系统定位精度高、鲁棒性高且工作效率高。
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公开(公告)号：CN110197509A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910361625.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于彩色人工标识的相机位姿求解法，首先创建预定义字典自动生成法以生成字典，根据所需标识的个数m与标识的阶数大小n，即可自动产生满足要求的字典；然后通过图像处理技术实现了人工标识的检测，将检测到的标识与字典中的标识进行匹配，即可完成标识的识别；最后根据人工标识提供的4组对应点，采用levenberg一marquardt算法对平面单应性矩阵进行求解，可获得相机位姿。本发明提出了预定义字典自动生成算法，提高了字典的容量，使人工标识的编码更加灵活，其使用场景也得以拓展。同时人工标识的纠错能力得到了提升。
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公开(公告)号：CN110197509B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910361625.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于彩色人工标识的相机位姿求解法，首先创建预定义字典自动生成法以生成字典，根据所需标识的个数m与标识的阶数大小n，即可自动产生满足要求的字典；然后通过图像处理技术实现了人工标识的检测，将检测到的标识与字典中的标识进行匹配，即可完成标识的识别；最后根据人工标识提供的4组对应点，采用levenberg一marquardt算法对平面单应性矩阵进行求解，可获得相机位姿。本发明提出了预定义字典自动生成算法，提高了字典的容量，使人工标识的编码更加灵活，其使用场景也得以拓展。同时人工标识的纠错能力得到了提升。
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公开(公告)号：CN109460790B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201811333258.8
申请日：2018-11-09
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于机器视觉的废弃充电宝回收分拣设计方法，首先用深度学习目标检测算法来检测流水线上的充电宝和充电宝铭牌感兴趣区域，其中检测到的充电宝感兴趣区域作为充电宝平面二维定位；然后用特征点检测算法检测左右相机铭牌感兴趣区域中的铭牌特征点，最后通过双目立体视觉特征点三维重建理论公式计算充电宝在z方向的坐标，进而实现对流水线下废弃充电宝的自动分拣。应用本发明的分拣系统定位精度高、鲁棒性高且工作效率高。
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公开(公告)号：CN106737776A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611151215.9
申请日：2016-12-14
Applicant: 上海理工大学
CPC classification number: B25J15/0009 , B25J9/1669 , B25J9/1694 , B25J17/0258
Abstract: 齿轮传动双向平夹感知自适应机器人手指装置及控制方法，装置包括基座、两个指段、两个关节轴、驱动器、多个齿轮、传感器、控制模块和电机驱动模块等。实现了四种抓取模式：1)正向平行夹持抓取模式；2)正向先平行夹持，再自适应抓取模式；3)反向平行夹持抓取模式；4)反向先平行夹持，再自适应抓取模式。该装置既能达到传统感知自适应手指的单方向自适应抓取效果，又具有传统感知自适应手指没有的双方向自适应抓取效果和双方向平行夹持抓取效果；抓取范围大，抓取过程稳定，抓取力可控，传动链短，对不同物体抓取时无需重新编程，使用简单方便；可实现高灵巧性、高自适应性、高可靠性、高稳定性和低控制难度，适用于机器人手。
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