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公开(公告)号：CN112828728B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110220356.6
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于高精度自动化复杂曲面精整技术领域，具体涉及一种叶片精整作业机器人系统，旨在解决现有技术中航空发动机叶片精整作业自动化程度低、效率低、加工件加工精度和表面质量精度低与不稳定的问题。本申请系统中的上位机模块能够在线测量待加工叶片当前三维尺寸数据，并与待加工叶片目标尺寸数据的比对计算，将外形尺寸加工余量转化为机器人工艺参数，根据航空发动机叶片曲面外形与机器人工艺参数对机器人的精整运动路径进行规划，并向机器人控制器发出精整运动控制指令程序，同时借助力控柔顺系统，实现对复杂曲面叶片对象的高精度自动化精整。
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公开(公告)号：CN112959188B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202110220344.3
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于高精度自动化复杂曲面精整技术领域，具体涉及一种用于航空发动机叶片精整的磨抛装置，旨在解决现有技术中航空发动机叶片精整作业自动化程度低、效率低、加工件加工精度和表面质量精度低与不稳定的问题。本申请中的上位机模块能够对叶片的叶缘、叶顶、叶面、叶根圆角及过渡进行精整磨抛加工，本申请通过精确控制砂带对待加工叶片表面的作用力，实现精整加工，提高工作效率，保证加工件加工精度和表面质量精度及稳定性。
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公开(公告)号：CN113674348A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110592278.2
申请日：2021-05-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种物体抓取方法、装置和系统，其中方法包括：确定待抓取物体所在场景的场景点云数据；将所述场景点云数据输入至抓取配置预测模型，得到所述抓取配置预测模型输出的所述待抓取物体对应的抓取配置；基于所述抓取配置，抓取所述待抓取物体；其中，所述抓取配置预测模型用于基于所述场景点云数据中各点的点云特征，预测粗略抓取配置结果，并基于抓取闭合框内局部点云中各点的坐标和点云特征，对所述粗略抓取配置结果进行微调，得到所述待抓取物体对应的抓取配置。本发明能够有效提高物体抓取的准确性，同时还提高了物体抓取的灵活性。
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公开(公告)号：CN112990269A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110181248.2
申请日：2021-02-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于工业智能质检检测技术领域，具体涉及一种带角度估计的管线焊点视觉检测方法、系统、设备，旨在现有的管线焊点视觉检测方法难以适应检测场景多变、目标尺寸、遮挡、光照多变的复杂场景，导致管线焊点检测精度差以及不能检测焊点所在局部管线的旋转角度的问题。本方法包括获取待检测焊点的连接管线场景图像，作为输入图像；通过预训练的管线焊点检测模型检测输入图像中的连接管线上是否包含焊点，若包含，则输出焊点的类别、位置、尺寸及旋转角度；所述管线焊点检测模型基于深度神经网络构建。本发明提高了管线焊点的检测精度，并解决了不能检测焊点所在局部管线的角度的问题。
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公开(公告)号：CN111539428A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010374248.X
申请日：2020-05-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多尺度特征整合和注意力机制的旋转目标检测方法、系统、装置，旨在解决旋转目标检测方法检测精度较低、鲁棒性差的问题。本系统方法包括：获取待检测的图像；采用特征金字塔网络提取图像的多尺度特征，并进行处理、缩放、整合，得到整合多尺度的特征图I；分别对I进行处理，得到前景特征图、背景特征图，并与I进行矩阵逐点相乘运算，得到前景显著性特征图、背景显著性特征图；通过预设第一方法得到注意力特征图，并通过区域建议网络获取待检测目标的候选区域；根据候选区域的位置，并结合注意力特征图，通过旋转目标检测网络得到检测结果。本发明提高了检测的精度及鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110340630A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910647544.X
申请日：2019-07-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B23P19/00
Abstract: 本发明实施例涉及自动化装配技术领域，解决了现有技术中系统定位范围小、定位精度不精确以及检测信息不完备的问题，技术方案为：包括上位机系统、工业机器人、夹持系统、多传感器系统和待装配体，其中：上位机系统用于获取多传感器系统的测量数据并进行计算，根据计算结果对机器人的运动进行规划，并反馈给工业机器人；工业机器人用于转运待装配体；夹持系统用于实现对装配体的夹持；多传感器系统用于获得装配体间的位姿关系和接触力信息。本发明的有益效果为：本发明根据多传感器融合的对于待装配体的多参数数据的精准检测，对装配过程进行规划，实现对复杂大型体的高精度自动化装配，扩大了系统定位范围，提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN109598287A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811278762.2
申请日：2018-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积生成对抗网络样本生成的外观瑕疵检测方法，包括：将原始采集的小样本精密零件瑕疵图像提取瑕疵区域，构成原始小样本瑕疵块数据集，并利用该数据集训练DCGAN模型并生成全新的瑕疵块；将原始小样本精密零件瑕疵数据集中的每一张完整图像拆分成若干图像块数据，构成图像拆分训练数据集，并将数据集与生成瑕疵块数据集一起作为训练集训练Faster R-CNN模型；对待检测的零件瑕疵图像进行图形块拆分，并通训练好的Faster R-CNN模型行瑕疵检测及分类。本发明解决了小样本瑕疵检测问题、提高了小目标对象的检测及分类精度。
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公开(公告)号：CN105091744B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510229371.1
申请日：2015-05-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉传感器和激光测距仪的位姿检测装置与方法，该装置使用一个视觉传感器和三个激光测距仪共同采集目标信息；该方法包括：从目标图像中选择特征点和特征直线，得到特征点的图像坐标和特征直线的角度，进而得到特征点的图像偏差和特征直线的角度偏差；求取当前像素当量，根据当前图像偏差、角度偏差和像素当量，得到当前位姿在三个自由度上的偏差；根据三个激光测距仪的读数及相对位置关系，得到当前姿态在对应两个旋转自由度上的角度偏差和当前位姿在深度方向上的偏差，由此实现目标的六自由度位姿检测。
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公开(公告)号：CN106272155B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201610726011.7
申请日：2016-08-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种用于固定光机模块的自动夹持套件。该自动夹持套件包括；基体；导向机构，其置于所述基体；其中，所述导向机构和所述基体形成有安装空间，光机模块能够通过所述导向机构容纳于所述安装空间内；以及夹持组件，其包括气缸以及与所述气缸的活塞杆相连接的动作件；其中，所述气缸的缸体固定于所述基体；其中，所述动作件能够随着所述活塞杆的运动以接近/远离所述导向机构的方式移动。本发明的自动夹持套件能够实现对光机模块的稳定夹持。
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公开(公告)号：CN104063868B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410305198.4
申请日：2014-06-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明为一种多边形工件检测定位方法，包括：步骤1、检测工件图像中的边缘图像，获取边缘图像中的每条曲线构成的曲线集合，从所述曲线集合中提取出直线段集合；步骤2、对于所述直线段集合的每条直线段，搜索得到与其具有一定夹角且端点距离最近的边作为其邻边，提取出所有互为邻边的所有直线段，这些直线段组成的图形即为多边形；步骤3、对所述多边形进行六自由度定位。本发明提出的多边形工件检测方法可以应用于视频监控、智能交通、视频检索、机器人导航、人机交互以及军事等众多领域，另外本方法提供了空间平面多边形的六自由度定位，可以应用于工业抓取、装配、对接等领域。
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