公开(公告)号：CN113538355A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110774878.0

申请日：2021-07-08

Applicant: 无锡信捷电气股份有限公司

Inventor： 崔雪莲 ,  李新

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于乘积量化学习策略的缺陷检测算法，其是一种基于普通笛卡尔K均值的算法的改进算法，即半监督笛卡尔K均值算法。主要采用三阶段方式，第一阶段：确定缺陷的位置和种类，采用最优反向预测算法作为检测手段；第二阶段：对第一阶段检测出的各个结构图像中的缺陷位置做定位检测，也是采用基于目标检测的方式；第三阶段：在第二阶段的基础上，对检测图像进行裁剪，将其送到分类模型进行分类，以确定最终的分类和识别结果。本发明能够有效地减少每个子空间的量化误差，提高识别性能。

公开(公告)号：CN113146633B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202110445397.5

申请日：2021-04-23

Applicant: 无锡信捷电气股份有限公司

Inventor： 陈宗民 ,  崔雪莲 ,  李新

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及工业机器人控制技术领域，具体是一种基于自动贴盒系统的高精度手眼标定方法，设计一个带有圆形mark点的工具标定板，将其固定于SCARA机械手的法兰末端，并使其紧贴于输送皮带表面；通过所述圆形mark点在所述SCARA机械手的坐标系中的坐标及其在图像中的坐标建立工具标定方法，并通过所述工具标定方法获取工具标定结果；结合相机的成像模型，让所述SCARA机械手平移运动采集多组数据进行手眼标定，获取手眼标定数据；设计误差矫正模型，对手眼标定数据进行误差矫正。本方法可有效解决传统手眼标定方法中标定过程繁琐、标定精度差和不适合现场快速标定的问题。

公开(公告)号：CN113146633A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110445397.5

申请日：2021-04-23

Applicant: 无锡信捷电气股份有限公司

Inventor： 陈宗民 ,  崔雪莲 ,  李新

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明涉及工业机器人控制技术领域，具体是一种基于自动贴盒系统的高精度手眼标定方法，设计一个带有圆形mark点的工具标定板，将其固定于SCARA机械手的法兰末端，并使其紧贴于输送皮带表面；通过所述圆形mark点在所述SCARA机械手的坐标系中的坐标及其在图像中的坐标建立工具标定方法，并通过所述工具标定方法获取工具标定结果；结合相机的成像模型，让所述SCARA机械手平移运动采集多组数据进行手眼标定，获取手眼标定数据；设计误差矫正模型，对手眼标定数据进行误差矫正。本方法可有效解决传统手眼标定方法中标定过程繁琐、标定精度差和不适合现场快速标定的问题。