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公开(公告)号：CN108500958A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810312005.6
申请日：2018-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: B25J9/0006 , B25J9/10
Abstract: 一种柔性上肢外骨骼机器人驱动系统，它涉及一种驱动系统。本发明解决了现有的外骨骼机器人驱动系统存在体积较大、质量较大、运动灵活性差和适应性差问题。电枢转子固套在驱动装置主轴上，止旋板卡装在驱动装置壳体的凸起处，驱动装置主轴由两段半轴同轴连接，每段半轴上依次穿装有电磁离合器、连接件、谐波减速器和线轮，两个线轮相邻设置，止旋板卡在驱动装置壳体内的凸起处，电枢转子固装在驱动装置主轴上，电枢转子通过连接件与谐波减速器的柔轮轮毂上，谐波减速器的钢轮通过螺栓连接在驱动装置壳体，每个线轮通过一个第三深沟球轴承安装在驱动装置主轴上，线轮通过螺栓连接在对应的谐波减速器的钢轮上。本发明用于柔性上肢外骨骼机器人上。
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公开(公告)号：CN119919637A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411983929.0
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V20/64 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出一种基于稀疏查询机制的长距离裂缝检测方法及其系统，属于计算机视觉技术领域。用以解决现有裂缝检测方法存在的诸多技术问题，方法包括：获取检测目标的二维图像模态和三维点云模态；采用并行的模态独立检测分支分别对二维图像模态和三维点云模态进行长距离裂缝目标初步检测，生成二维长距离裂缝检测结果和三维长距离裂缝检测结果；分别对二维、三维长距离裂缝检测结果进行稀疏查询生成图像查询数据和点云查询数据，并对图像查询数据和点云查询数据进行统一编码；对统一编码后的图像查询数据和点云查询数据进行长距离裂缝目标精确检测，生成长距离裂缝检测结果。本发明适用于计算机视觉领域的目标检测研究方向。
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公开(公告)号：CN119107348A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411578120.X
申请日：2024-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于点云补全的机械臂抓取方法及装置；涉及机器人抓取领域。方法包括调整当前拍摄角度，获取待抓取对象在当前拍摄角度下的点云数据；将点云数据与之前获取的其他拍摄角度下的点云数据进行配准与合并；将合并后的点云数据输入点云补全网络，生成待抓取对象的完整几何结构；根据生成的完整几何结构利用抓取姿态检测方法生成抓取姿势；利用运动规划方法控制机械臂采用抓取姿势对待抓取对象进行抓取操作；若抓取失败，则重复以上抓取过程，直至抓取成功。以此方式，可以大幅减少对多视角或复杂传感器布置的依赖，利用动态更新机制不断优化抓取姿势，提高抓取的成功率、鲁棒性以及机械臂在复杂环境下的适用性与实用性。
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公开(公告)号：CN114663467A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210296407.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 哈尔滨工业大学人工智能研究院有限公司
IPC: G06T7/223
Abstract: 本发明公开了一种通用的目标跟踪分块与融合策略，属于目标跟踪技术领域，包括以下步骤：S1：根据宽和高判断是否分块，若不，则对目标整体跟踪，否则进行后续步骤；S2：对跟踪目标进行分块；S3：跟踪每一个分块和整体目标，并对每个分块求权重，判断分块权重是否超出阈值Y，若超出则丢弃，否则进行后续步骤，若所有分块都丢弃，则当前帧的跟踪结果采用整体目标的跟踪结果，否则进行后续步骤；S4：由跟踪结果和RPT方法求目标中心和尺寸，丢弃的分块在当前帧的跟踪结果基础上进行重采样；S5：更新结果，保存模型；S6：返回S3进行下一帧的目标跟踪，直至整个视频序列的跟踪完成；本发明能够结合多种目标跟踪算法，提高跟踪性能，便于方法的对比。
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公开(公告)号：CN112159909B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202011064736.7
申请日：2020-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种通过高温热处理提高BN纳米片增强铝基复合材料力学性能的方法，涉及一种铝基复合材料的高温热处理方法。本发明为了解决目前BN纳米片/铝基复合材料的界面结合较差的问题，进一步提高复合材料的力学性能。BN纳米片/铝基复合材料按照质量分数为0.1％‑10％和90％‑99.9％含铝粉末制成。热处理方法：一、称取BN纳米片和含铝粉末，BN纳米片的质量分数为0.1‑10.0wt.％；二、利用两步球磨对其进行混粉；三、利用SPS对其进行成型；四、将复合材料进行高温热处理，然后对其力学性能进行了测试，测试结果显示复合材料的力学较高温热处理前有明显提高。本发明适用于铝基复合材料领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110205477B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910590244.2
申请日：2019-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C21D10/00
Abstract: 采用时序双激光脉冲提升激光诱导冲击波强度的激光冲击强化方法，属于激光加工领域，本发明为解决现有激光冲击强化系统普遍存在激光能量利用不充分，影响冲击波强度的问题。本发明方法为：激光脉冲A、B以相对延迟方式先后辐照冲击工件表面同一位置。具体过程为：脉冲A先辐照冲击工件表面形成初始等离体，当该初始等离体的电子密度降低至形成等离子体屏蔽效应临界密度以下时，延迟到达的脉冲B辐照冲击靶区，脉冲B的一部分激光能量到达吸收层表面，继续对工件的材料进行气化和电离；脉冲B的另一部分激光能量被脉冲A形成的初始等离子体逆韧致吸收。在不扩增激光装置输出能力，且不改变光斑辐照面积的条件下，提升冲击波强度的目的。
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公开(公告)号：CN109300090A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810986230.8
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于亚像素和条件对抗生成网络的单幅图像去雾方法，包括以下步骤：获取原始无雾图像数据集，依据雾天成像模型合成有雾数据集；将待处理的有雾图像输入生成器G，所述生成器G的网络结构设置有跳层连接，经过编码输出尺寸逐步减少的特征图，解码阶段使用反卷积与亚像素分别获得各自的特征图后使用卷积对特征图进行操作，获得生成器输出无雾图像；将生成器G输出的无雾图像与原始无雾图像输入判别器D，判断生成器D输出无雾图像是否为真；对生成器G和判别器D同时进行对抗约束，计算对抗损失和L1损失，依据随机梯度下降的原则进行反向传播更新生成器G和判别器D的参数，当模型的总体损失收敛时，模型训练完成。
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公开(公告)号：CN109165658A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810986082.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种基于Faster-RCNN的强负样本水下目标检测方法，包括以下步骤：获取目标图像数据集，将目标图像输入卷积神经网络进行前向传播至共享的卷积层得到低维特征图；将获取的低维特征图一路输入至RPN网络得到正负样本及坐标，另一路继续前向传播得到高维特征图；对获取的与Ground Truth不相交的负样本进行图像求均值处理，实现基于图像亮度特征的相似度比较，完成与正样本相似的假负样本的筛除；将正样本、获取的筛选后的负样本与高维特征图共同输入到ROI Align层，提取正负样本建议区域的特征；将获取的建议区域特征传入全连接层，输出该区域的分类得分及回归后的坐标值。
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公开(公告)号：CN102262731B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201110192198.4
申请日：2011-07-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏编码的字体识别方法。本发明以灰度图像作为输入，对于任意一幅待测试图像进行以下两个阶段的操作：在训练阶段，将各类字体的待测试图像随机划分成一定数量的方块，方块的数量由图像大小以及方块大小共同决定，例如一幅512×512的灰度图像，可以划分成4096个8×8大小的方块。对于任一类字体，以划分出的方块为输入，利用独立成分分析方法训练出一组能够稀疏表示任一方块的基函数，并将这些基函数作为该类字体的模型。本发明可以对中文字体进行识别；也可以对其它语言的字体进行识别；还可以对不同语言的字体进行识别。本发明可以应用在自动文档分析和艺术设计等方面。
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公开(公告)号：CN119131265B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411595094.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于多视角一致性的三维全景场景理解方法及装置；涉及三维场景重建领域。方法包括将待重建场景的多视角图像输入预先训练好的三维全景辐射场模型，以便预先训练好的三维全景辐射场模型利用二维全景分割算法对待重建场景中各视角图像的几何特征、语义特征和颜色特征进行分割并对分割后的几何特征、语义特征和颜色特征分别进行视角一致性处理，获取视角一致的几何特征、语义特征和颜色特征；根据视角一致的几何特征、语义特征和颜色特征，通过预先训练好的三维全景辐射场模型重建待重建场景，获取待重建场景的全景图像。以此解决了多视角下语义歧义、几何结构失真的问题，提高了三维全景场景重建与理解的精度及一致性。
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