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公开(公告)号：CN109543332A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811460086.0
申请日：2018-11-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种系列化机器人腕部减速器选型方法，包括以下步骤：S1、选定确定系列的减速器范围；构建以下约束条件，在确定系列的减速器范围内，首选额定扭矩最小的减速器；S2、选定确定系列的伺服电机范围；在确定系列的伺服电机范围内，首选额定输出功率最小的伺服电机；S3、伺服电机及减速器的匹配；确定惯量匹配、验证条件，进行验证步骤，选择符合标准的伺服电机和减速器组合。本发明所述的系列化机器人腕部减速器选型方法，和传统计算方法相比，降低了繁琐的计算量，并在保持伺服系统高性能的同时使其具有更高的性价比，是一种新的系列化机器人腕部减速器选型方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114255357B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111588174.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的群养生猪身份识别与健康监测方法，包括截取采集的视频，获得图像，利用结构相似性指数来度量图像间的相似度，去除极度相似图像，得到猪脸识别数据集和生猪健康监测数据集；将猪脸识别数据集送入卷积神经网络，进行猪脸识别，将生猪健康监测数据集输入目标检测算法，进行健康监测；猪脸识别任务和生猪健康监测任务存在很强的相关性，共享特征提取层，训练时对两个任务进行联合优化，实现猪脸识别精度和生猪健康监测准确率的同步提高。本方法通过无接触的摄像头数据判断猪的身份和健康状态，操作简单，方便快捷，节省了通过人工方式监测健康状态的时间，为养殖场的养殖人员提供参考依据，具有极大的应用价值。
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公开(公告)号：CN117428771A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311482257.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 东北大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于神经网络的协作机器人碰撞检测方法，涉及机器人控制及人机安全领域。采集协作机器人的关节信息和工作模式并组合得到数据集；构建协作机器人的BP神经网络模型，并利用数据集对BP神经网络模型进行训练，得到最终的协作机器人的BP神经网络模型；获取协作机器人各关节电机当前时刻的位置、角速度、电流并输入到训练完成的协作机器人的BP神经网络模型中进而预测协作机器人当前的工作模式和电机位置，计算碰撞值并判断是否发生碰撞，该方法可在无外部传感器下准确检测到外部碰撞，提高了碰撞检测的准确度，确保协作机器人在动态不确定的环境中能够高效安全地运行，降低了风险发生的可能性，提高了人机协作时的安全系数。
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公开(公告)号：CN116433636A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310414010.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习与大数据库的智能检测方法，首先通过编程语言从数据库读取与批量命名图片构成数据集；然后生成深度图像获得RGB‑D图像数据集，对RGB‑D图像数据集进行标注并增强，为模型训练做准备；使用构建的基于深度强化学习方法的轻量化网络进行模型训练；通过深度相机获取真实场景中的RGB‑D图像，并输入到网络中进而预测图像中每个物品的类别与可行抓取框；完成标定的机械臂根据预测的可行抓取框，确定物品种类与位置进行实时的智能抓取；本发明方法可在快速而准确的得到每个物体的类别抓取位姿，从而实现对未知物体的高准确度，快识别率的智能抓取。
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公开(公告)号：CN115690232A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211444330.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进Cascade R‑CNN的多物体抓取预测方法，包括步骤1：将摄像头固定在机械臂末端进行手眼标定和摄像头内参标定；步骤2：通过摄像头拍摄包含多种物品的图像，构成原始图像数据集，为原始图像绘制抓取框并进行扩充处理，获得多目标抓取图像数据集；步骤3：构建改进Cascade R‑CNN网络，并利用多目标抓取图像数据集对网络进行训练；步骤4：通过摄像头获取RGB图像，并输入到改进Cascade R‑CNN网络中进而预测图像中每个物品的可行抓取框；步骤5：机械臂根据预测的可行抓取框，确定物品位置并进行抓取。本发明方法可在多物体场景下快速而准确的得到每个物体的抓取位姿，从而实现对未知物体的高准确度抓取。
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公开(公告)号：CN114255357A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111588174.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的群养生猪身份识别与健康监测方法，包括截取采集的视频，获得图像，利用结构相似性指数来度量图像间的相似度，去除极度相似图像，得到猪脸识别数据集和生猪健康监测数据集；将猪脸识别数据集送入卷积神经网络，进行猪脸识别，将生猪健康监测数据集输入目标检测算法，进行健康监测；猪脸识别任务和生猪健康监测任务存在很强的相关性，共享特征提取层，训练时对两个任务进行联合优化，实现猪脸识别精度和生猪健康监测准确率的同步提高。本方法通过无接触的摄像头数据判断猪的身份和健康状态，操作简单，方便快捷，节省了通过人工方式监测健康状态的时间，为养殖场的养殖人员提供参考依据，具有极大的应用价值。
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