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公开(公告)号：CN111881934B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010561688.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06T7/73 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供了一种电子元器件属性与类别的空间关系发现方法，包括：获取电子元器件的二维图像；应用轻量化的高效目标检测模型中的特征提取模块，获得关键特征；利用目标检测模型的分类网络，根据提取的关键特征判断电子元器件的类别；利用知识图谱，检索元器件的隐属性；利用电子元器件的属性以及图像中的视觉信息发现与其圆周方向上临近元器件的空间关系；利用信息缓存模块，暂存元器件的属性、隐属性以及其空间关系信息；知识图谱将元器件的空间关系信息输出至机械手调度单元；数据转换模块把元器件在相机坐标系中的位置信息转换为机械手坐标系下的坐标，本发明解决现有电子元器件装配场景中对人工作业的依赖程度高，效率低下，成本高昂的问题。
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公开(公告)号：CN111881934A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010561688.6
申请日：2020-06-18
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种电子元器件属性与类别的空间关系发现方法，包括：获取电子元器件的二维图像；应用轻量化的高效目标检测模型中的特征提取模块，获得关键特征；利用目标检测模型的分类网络，根据提取的关键特征判断电子元器件的类别；利用知识图谱，检索元器件的隐属性；利用电子元器件的属性以及图像中的视觉信息发现与其圆周方向上临近元器件的空间关系；利用信息缓存模块，暂存元器件的属性、隐属性以及其空间关系信息；知识图谱将元器件的空间关系信息输出至机械手调度单元；数据转换模块把元器件在相机坐标系中的位置信息转换为机械手坐标系下的坐标，本发明解决现有电子元器件装配场景中对人工作业的依赖程度高，效率低下，成本高昂的问题。
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公开(公告)号：CN114863112A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210586858.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了改进U‑net语义分割模型构建方法及用于茶嫩芽识别与采摘点定位方法、系统，通过构建改进的U‑net语义分割网络结构，并利用带标签嫩芽数据集和不带标签嫩芽数据集对改进的U‑net语义分割网络进行训练，实现半监督学习。实时拍摄茶叶嫩芽图片，经预处理后输入到训练好的网络模型进行特征提取和加强特征提取得到语义分割预测结果，其中改进的预测头部网络涉及到MSA模块，实现多尺度通道注意力；最终根据语义分割结果，定位出嫩芽采摘点坐标，实现基于改进U‑net语义分割模型的茶嫩芽的实时识别和采摘点定位。
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