公开(公告)号：CN104669291A

公开(公告)日：2015-06-03

申请号：CN201510110020.9

申请日：2015-03-13

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 宋永博 ,  乔红 ,  郑碎武

IPC: B25J15/10

Abstract: 本发明公开一种仿生四指形封闭机械手，包括固定架、直流电机、机械手指以及用于直流电机带动机械手指动作的传动系统，传动系统中包含有扭矩保护装置，所述的扭矩保护装置包括内轴结构和外环结构，内轴结构与直流电机输出轴同轴固设于直流电机输出轴的端部，外环结构套设于内轴结构上，外环结构上圆周径向均匀设置有不少于两个径向通孔，径向通孔内装设有弹性部件和滚珠，内轴结构上设置有与滚珠匹配的环形滚动槽，环形滚动槽上圆周径向均匀设置有与外环结构上径向通孔对应的滚珠槽；并设置蜗轮蜗杆机构作为电机传动和机械手动作的执行机构。本发明不仅实现了形封闭的功能，而且有效的解决了机械手指对力度的把控。

公开(公告)号：CN104537689A

公开(公告)日：2015-04-22

申请号：CN201410822318.8

申请日：2014-12-25

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 郑碎武 ,  刘林山 ,  乔红

IPC: G06T7/20

CPC classification number: G06T2207/30241

Abstract: 本发明为一种基于局部对比显著性联合特征的目标跟踪方法。包括步骤：(1)目标跟踪开始初始化选取目标区域和背景区域；(2)提取目标区域和局部背景区域的颜色、纹理、梯度方向直方图特征，进行自下而上显著特征提取；(3)自上而下的特征评估，修正显著性模型；本发明利用显著性特征强区分性、稳健性，作为单一的特征的补充，能够较好的表述目标，可以提高系统在目标与背景具有相似特征分布、局部遮挡、目标自身变化等复杂场景下的跟踪性能，具有较强的鲁棒性。

公开(公告)号：CN104057290A

公开(公告)日：2014-09-24

申请号：CN201410286295.3

申请日：2014-06-24

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王阵贺 ,  乔红 ,  苏建华 ,  曹恩华

IPC: B23P19/04 ,  B25J9/00 ,  B25J19/04

CPC classification number: B23P19/105 ,  B23P19/001 ,  B23P19/02 ,  B23P19/12

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉和力反馈的机器人装配系统，该系统包括：工业机器人、工件轮廓检测单元、装配力检测单元、夹持单元和系统控制主机，其中：工业机器人根据系统控制主机的控制指令带动末端运动；装配力检测单元用于获得装配过程中轴工件和孔之间的接触力；夹持单元用于夹持轴工件；工件轮廓检测单元用于获取工件轮廓的测量数据；系统控制主机用于接收位置和力数据，并根据接收到的数据对装配工件进行定位，产生控制指令发送给工业机器人。本发明还公开了一种基于视觉和力反馈的机器人装配方法。本发明根据检测孔轮廓的三维数据以及轴孔装配时的力反馈数据，进行快速孔定位并规划装配的最优路径，从而实现轴孔的高精度自主装配。

公开(公告)号：CN102129695B

公开(公告)日：2014-03-19

申请号：CN201010034354.X

申请日：2010-01-19

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王鹏 ,  乔红 ,  郑碎武

IPC: G06T7/60

Abstract: 本发明为一种基于遮挡物建模的有遮挡情况下的目标跟踪方法，步骤包括：对于每一帧输入图像，根据在初始帧建立的目标模型，利用均值漂移算法求目标的状态；检测遮挡是否发生，当检测到目标被其他物体遮挡时，对遮挡物建模，以确定目标可能重现的区域，当没有检测到目标被遮挡，则输出目标的状态；通过寻找遮挡物的轮廓对遮挡物进行建模，遮挡物的轮廓通过改进的主动轮廓方法来实现；在目标可能重现的区域搜索目标，并对目标进行确认，若是目标，则输出目标的状态，若不是目标，则在目标可能重现的区域继续搜索目标，在对目标的搜索过程中遮挡物的轮廓也在进行动态的更新，以保证搜索区域的准确性。

公开(公告)号：CN102129570B

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201010034352.0

申请日：2010-01-19

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 樊明宇 ,  乔红 ,  区志财

IPC: G06K9/66

Abstract: 本发明是一种用于动态视觉的基于流形正则化的半监督分类器设计方法，该分类器在动态视觉环境下的训练数据来源：由用户采集的带有类别信息的数据包含目标的正类样本和不包含目标的负类样本，计算机在视频中随机采集的无类别信息的数据；利用数据的局部线性重构系数，定义了分类器在样本数据集上的连续性正则项，使得分类器对无类别信息数据的利用效率得到了提高。并且在求解分类器系数的优化问题中对函数复杂度和函数连续性正则项的定义设定为1范数的形式，从而优化问题的解得是分类器系数的稀疏解，即训练得到的分类器也是稀疏的。使得分类器在动态视觉任务中的实时性得到了提高。

公开(公告)号：CN101840736B

公开(公告)日：2012-11-21

申请号：CN201010171316.9

申请日：2010-05-07

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 苏建华 ,  乔红 ,  刘传凯

IPC: G21B1/25

Abstract: 本发明涉及一种视觉引导下的光学玻璃安装方法及安装装置，所述方法采用安装在工作台上方的两个摄像头同时采集工作台上光学玻璃图像，在计算机中分别采用两套的图像处理算法计算得到光学玻璃的顶点的初略位置；通过安装在工业机器人末端的摄像头采集光学玻璃图像，在计算机中采用图像处理算法计算出光学玻璃的中心位置和方位；抓取装置采用四个真空吸条与光学玻璃的四个边缘接触，通过吸附力将光学玻璃从工作台上吸附起来并安放到玻璃框架中。所述装置包括：工业机器人、上部视觉识别单元、前端视觉定位单元、控制机柜。工业机器人在零位面时面向工作台，玻璃框架则位于机器人后侧。前端视觉摄像头能够获取玻璃框架的位置。

公开(公告)号：CN102129687A

公开(公告)日：2011-07-20

申请号：CN201010034353.5

申请日：2010-01-19

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 王鹏 ,  乔红 ,  苏建华

IPC: G06T7/20

Abstract: 本发明为一种动态场景下基于局部背景剪除的自适应目标跟踪方法，包括步骤：对于每一帧输入图像，根据当前时刻目标模型的特征分量的可分性评价函数计算输入图像的每一个像素属于目标的概率值，并生成一个输入图像对应的概率图；根据输入图像对应的概率图，利用局部背景剪除提取图像中的目标区域和目标周围的局部背景区域，并确定目标在输入图像中的位置和目标尺寸；分别建立目标的观测模型和局部背景的观测模型；根据目标的观测模型和局部背景的观测模型，对目标模型和局部背景模型进行更新；对更新后的目标模型的每一个特征分量进行可分性评价，得到一个新的目标模型的特征分量可分性评价函数，用于下一帧输入图像中目标的跟踪。

公开(公告)号：CN102114593A

公开(公告)日：2011-07-06

申请号：CN201110080010.7

申请日：2011-03-31

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 苏建华 ,  乔红 ,  区志财 ,  罗永康

IPC: B23P19/027

Abstract: 本发明涉及一种偏心轴和轴承的智能压装装置及方法，采用微处理器芯片作为控制核心。微处理器芯片中存储有事先编写的偏心轴和轴承位置识别单元、旋转台控制单元和压盘控制单元。微处理器芯片通过传感器采集距离信号并计算出偏心轴和轴承的当前位置；微处理器芯片根据偏心轴和轴承的当前位置与设定位置之间的偏差，控制旋转台转动，自动调节偏心轴和轴承的位置；然后，微处理器芯片通过检测压盘和偏心轴之间的接触力，自动调节下压力，自动实现偏心轴和轴承的压装。本发明的智能压装装置能够提高偏心轴和轴承压装过程的自动化程度。

公开(公告)号：CN101041236A

公开(公告)日：2007-09-26

申请号：CN200610011533.5

申请日：2006-03-22

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 乔红

IPC: B25J9/10

Abstract: 本发明一种任意多面体的无传感器定位方法，涉及机器人应用技术领域，是用机器人抓取物体并定位的方法，包括：对于一个已知的多面体物体，根据多面体物体形状计算出其在三维状态空间(θx，θy，d)的可行域；机器人先利用多面体物体最大的“碗状约束域”，通过转动和把物体放在支撑面上，把至少两个以上稳定状态转到同一稳定状态，该稳定状态对应于最大的“碗状约束域”的最低点；再反复一系列的转动和把物体放在支撑面上，把一个在支撑平面上的任意多面体物体从任意初始状态，定位到预先给定的稳定状态。本发明方法填补了国际上不用传感器三维空间物体定位的空白。

公开(公告)号：CN119810677A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510293251.1

申请日：2025-03-13

Applicant: 中国科学院自动化研究所

Inventor： 吕彦锋 ,  罗凡 ,  张天 ,  涂子琴 ,  张志芹 ,  乔红

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习实例分割的端到端苗带识别方法及装置，属于计算机视觉和人工智能技术领域。所述方法包括基于分割网络将苗带像素与背景分割，以及将不同的苗带在高维空间中分割；将苗带像素与背景分割的分割结果与不同的苗带在高维空间中的分割结果在像素空间中进行特征融合，得到特征融合表示，基于位置编码矩阵对特征融合表示进行处理得到最终特征表示，基于块分类头网络对最终特征表示进行处理，对最终特征表示的每个像素块赋予相应的苗带ID；采用最小二乘法对具有同类别苗带ID的苗带进行处理，通过设定拟合多项式的次数，获得苗带参数。本发明精度高、泛化性强，无须高要求的人工标注数据集即可实现苗带识别。