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公开(公告)号：CN113902910B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111504115.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种视觉测量方法及系统，该方法包括：获取待测量物体的实时图像，并确定所述实时图像对应的模板图像，所述模板图像上标注有感兴趣轮廓基元；将所述实时图像和所述模板图像输入到训练好的感兴趣轮廓基元提取模型，得到所述实时图像对应的轮廓基元置信度图；其中，所述训练好的感兴趣轮廓基元提取模型是由标记有样本轮廓基元的物体图像集，对卷积神经网络进行训练得到的；基于测量行为树，根据所述轮廓基元置信度图进行几何运算，得到所述待测量物体的测量结果，本发明显著提高了视觉测量系统的柔性化和智能化程度，得到精准的视觉测量结果。
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公开(公告)号：CN112965372B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110137780.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于控制技术，具体涉及了一种基于强化学习的微零件精密装配方法、装置和系统，旨在解决现有装配技术效率低适用性差的问题。本发明包括：实时获取微零件的图像和力传感器信息，先通过微零件的图像进行位姿对准，再基于力传感器信息通过基于强化学习的装配模型完成装配。所述基于强化学习的装配模型，通过构建力的雅可比矩阵获取专家动作并通过强化学习框架获取改进动作，将专家动作和改进动作相加获得最终动作，基于最终动作通过本发明特有的回合‑单步动态探索策略完成装配并获取基于强化学习的装配模型，本发明提高了操作的便捷度，还提高了模型的训练效率和精密装配效率同时提高了微零件精确装配方法的适用性。
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公开(公告)号：CN111571190B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010444255.2
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人机协同可视化装配技术领域，提供了一种三维立体式可视化自动装配系统及方法，旨在解决产品中不同方位的螺纹孔不能实现智能可视化拧紧的问题；其中，系统包括视觉识别检测系统、拧紧系统、三向坐标定位系统、工作台及工况机，视觉识别检测系统设置于工作台，用于获取工件不同方位图像信息；拧紧系统装设于工作台，用于对工件上螺纹孔的装配；三向坐标定位系统装设于拧紧系统，用于测量其空间位置；在工作过程中，工况机基于视觉识别检测系统检测的工件不同方位图像及三向坐标定位系统检测的拧紧系统的空间位置，控制拧紧系统完成对工件不同方位螺纹孔的装配。通过本发明可实现可视化、智能化、高精度、高效率的螺纹孔装配。
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公开(公告)号：CN113902910A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111504115.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种视觉测量方法及系统，该方法包括：获取待测量物体的实时图像，并确定所述实时图像对应的模板图像，所述模板图像上标注有感兴趣轮廓基元；将所述实时图像和所述模板图像输入到训练好的感兴趣轮廓基元提取模型，得到所述实时图像对应的轮廓基元置信度图；其中，所述训练好的感兴趣轮廓基元提取模型是由标记有样本轮廓基元的物体图像集，对卷积神经网络进行训练得到的；基于测量行为树，根据所述轮廓基元置信度图进行几何运算，得到所述待测量物体的测量结果，本发明显著提高了视觉测量系统的柔性化和智能化程度，得到精准的视觉测量结果。
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公开(公告)号：CN112965372A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110137780.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于控制技术，具体涉及了一种基于强化学习的微零件精密装配方法、装置和系统，旨在解决现有装配技术效率低适用性差的问题。本发明包括：实时获取微零件的图像和力传感器信息，先通过微零件的图像进行位姿对准，再基于力传感器信息通过基于强化学习的装配模型完成装配。所述基于强化学习的装配模型，通过构建力的雅可比矩阵获取专家动作并通过强化学习框架获取改进动作，将专家动作和改进动作相加获得最终动作，基于最终动作通过本发明特有的回合‑单步动态探索策略完成装配并获取基于强化学习的装配模型，本发明提高了操作的便捷度，还提高了模型的训练效率和精密装配效率同时提高了微零件精确装配方法的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110202545B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910543754.4
申请日：2019-06-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明属于并联机器人设备技术领域，具体涉及一种辅助驱动单元及含该单元的六自由度并联机构，旨在解决现有技术中六自由度并联机构负载能力有限，不能兼顾高精度和大负载等问题。本发明一种辅助驱动单元包括：线性驱动支链、第一连接件和第二连接件，所述线性驱动支链通过所述第一连接件和所述第二连接件分别与现有六自由度并联机构的定平台中心和动平台中心连接，本发明辅助支链可为动平台提供垂直于动平台平面和平行于动平台平面的额外辅助力。本发明的辅助驱动单元采用力控制模式，已有六自由度并联机构通过安装本发明辅助驱动单元可增加负载能力，提升六自由度并联机构的整体负载能力上限。
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公开(公告)号：CN108972557B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810932656.5
申请日：2018-08-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于微装配技术领域，具体提供了一种微零件位姿自动对准装置及其方法。位姿自动对准方法包括：步骤S1000：获取第二微零件在显微视觉系统中当前的图像特征与期望的图像特征的偏差；步骤S2000：判断偏差是否小于预设阈值，若是则表明第二微零件与第一微零件对准，若否则执行步骤S3000；步骤S3000：基于偏差计算末端执行器的姿态调整量和位置调整量；步骤S4000：按照姿态调整量和位置调整量调整末端执行器的位姿并返回步骤S1000；其中，位置调整量包括用于位置对准的调整量和用于补偿姿态调整引起的位置偏移的补偿量。通过闭环控制和位置补偿，减小了对准误差，提高了对准精度和对准效率，解决了现有的微零件位姿对准方法操作流程比较复杂、对准效率低的问题。
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公开(公告)号：CN109634316B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201811457249.X
申请日：2018-11-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05D17/02
Abstract: 本发明属于微装配领域，具体涉及了一种基于主动约束状态多维微力及力矩控制方法、系统、装置，旨在为了解决微器件的高精度装配过程中容易损坏的问题。本发明的方法包括：将微型轴零件和微型孔零件调整至主动约束状态；利用渐进式插入控制方法控制微型孔零件运动使微型轴零件插入微型孔零件；获取微型孔零件和微型轴零件间的力、力矩信息；通过主动约束状态控制方法调整微型孔零件的位置，主动柔顺控制方法调整微型轴零件的姿态，使得微型孔零件和微型轴零件间力和力矩一直处于阈值范围内，直至完成整微型孔零件和微型轴零件的装配。本发明有效避免微器件装配中的卡阻现象，可实现微器件的高精度无损装配，具有重要的应用意义。
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公开(公告)号：CN108972557A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810932656.5
申请日：2018-08-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于微装配技术领域，具体提供了一种微零件位姿自动对准装置及其方法。位姿自动对准方法包括：步骤S1000：获取第二微零件在显微视觉系统中当前的图像特征与期望的图像特征的偏差；步骤S2000：判断偏差是否小于预设阈值，若是则表明第二微零件与第一微零件对准，若否则执行步骤S3000；步骤S3000：基于偏差计算末端执行器的姿态调整量和位置调整量；步骤S4000：按照姿态调整量和位置调整量调整末端执行器的位姿并返回步骤S1000；其中，位置调整量包括用于位置对准的调整量和用于补偿姿态调整引起的位置偏移的补偿量。通过闭环控制和位置补偿，减小了对准误差，提高了对准精度和对准效率，解决了现有的微零件位姿对准方法操作流程比较复杂、对准效率低的问题。
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公开(公告)号：CN108648169A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810228904.8
申请日：2018-03-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: G06T7/0008 , G06Q50/06 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/73 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明属于高压输电技术领域，具体涉及一种高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法及装置。旨在解决现有技术无法自动识别绝缘子缺陷的问题。本发明提供一种高压输电塔绝缘子缺陷自动识别的方法，包括基于获取的高压输电塔绝缘子的图像数据，利用预先构建的定位网络模型定位出绝缘子在图像数据中的区域位置；通过预先构建的区域裁剪网络模型对区域位置进行裁剪，得到优化区域位置；利用预先构建的深度残差网络对优化区域位置进行绝缘子识别，再次利用深度残差网络对绝缘子中缺陷进行识别，标记绝缘子缺陷的位置信息。本发明能够自动从图像中识别出绝缘子的位置，并且在其基础上识别出绝缘子的缺陷，提高了识别的精度和准度。
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