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公开(公告)号：CN106777656B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201611137434.1
申请日：2016-12-09
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PMPSD的工业机器人绝对精度校准方法，其特征是：建立机器人误差运动学模型，构建空间多点虚拟约束，使用PSD(Position Sensitive Detector)装置进行数据采样；利用空间矢量关系修正机器人末端激光器的位姿，并利用修正后的位姿对机器人关节转角进行修正，以取代从机器人示教器或从控制器得到的关节转角；构建模型约束目标函数，并利用最小化方法对约束目标函数进行优化，得到工业机器人的参数误差。最后利用参数误差对几何参数名义值进行修正，完成工业机器人的运动学标定，实现机器人的绝对精度校准。本发明提供的基于PMPSD的工业机器人绝对精度校准方法，避免了采用PSD反馈控制的策略及坐标变换带来的误差问题，适用于串联关节型及平面关节型机器人。
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公开(公告)号：CN104503754B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201410788348.1
申请日：2014-12-16
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提出一种机器人图形化编程系统中编程及编译的设计方法。根据机器人运动控制特征，将字符代码封装为图形控件的形式提供给用户，大大降低编程难度，提高编程效率；在编译器语法分析阶段，采用预先推导模式进行语法分析，减少预测查询次数，省去了部分语法产生式分析所需的时间，实现字符串语法结构的快速分析，提高了编译效率；利用mono运行环境作为编译器后端，使得编译器前后端的体系架构相对独立，具有良好的扩展性和可移植性。
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公开(公告)号：CN106600639A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611137435.6
申请日：2016-12-09
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06N3/126
Abstract: 一种遗传算法结合自适应阈值约束优化的ICP位姿估计方法，可应用于箱体混乱工件的快速六自由度位姿定位。采用统计学滤波和区域增长分割算法对原始点云进行预处理，去除离群点并得到各混乱工件的点云集；利用遗传算法得到目标点集相对参考点云初始位姿的全局最优解，减少ICP算法迭代的次数；采用自适应阈值约束剔除局部大变形点，利用欧氏距离约束剔除大部分变形点，利用法向量夹角阈值进一步剔除满足距离条件但不满足夹角条件的误匹配点对，保证算法实时性的同时提高位姿定位的精度。
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公开(公告)号：CN103728988B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310732275.X
申请日：2013-12-24
Applicant: 江南大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 提供了一种基于内模的SCARA机器人轨迹跟踪控制方法。不需要知道被控对象精确的数学模型，具有强鲁棒性、高跟踪精度、快速跟踪速度，并且控制结构简单，参数调节单一。在输入信号为时变且存在外界干扰的情况下，为使系统的稳态误差为零，需要在控制回路中添加二阶滤波器f(s)，滤波器中的参数λ是整个系统的调节参数，可以调节系统的响应时间和控制精度，参数调整简单明了，系统性能优越。
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公开(公告)号：CN103390280B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310322094.X
申请日：2013-07-26
Applicant: 无锡信捷电气股份有限公司 , 江南大学
Abstract: 一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的快速阈值分割方法，该方法针对传统灰度级-平均灰度级直方图存在着近似假设和计算需要搜索整个解空间而导致分割不准确和效率不高问题，提出改进的二维对称Tsallis交叉熵阈值分割及其快速递推方法，该阈值分割法普适性较强、分割精确；为了实现灰度图像准确的分割，本发明采取新的灰度-梯度二维直方图，并结合分割效果优越的二维对称Tsallis交叉熵理论，有效地提高了灰度图像分割的精度；同时为了满足工业流水线在线实时性，本发明采用了新型快速递推算法，减少冗余计算；利用本发明对工业流水线灰度图像进行处理后，图像区域内部均匀、轮廓边界准确、纹理细节清晰，同时具有很好的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103226106B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201310084835.5
申请日：2013-03-15
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的轴承端面防尘盖品质监测的方法。通过工业相机采集轴承端面图像，进行预处理，提取防尘盖区域，通过阈值分割将该区域背景与字符或缺陷分离。根据字符或缺陷与圆心的位置通过旋转校正转换为垂直图像。对区域的大小以及数量进行第一次决策。提取字符或缺陷的二次轮廓特征，并与离线采集的模板进行匹配来判别分割出的区域内对象是字符还是缺陷，再通过联系上下文的方法判别印刻的字符是否有漏印或错印，从而实现轴承端面防尘盖品质的在线实时监测。本发明可有效提取出字符或缺陷区域，并准确判别缺陷及漏印或错印。算法复杂度低，运算速度快，能满足现场的实时性要求。
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公开(公告)号：CN104908030A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510357726.5
申请日：2015-06-23
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于粒度模型结合最小距离误差逼近原则的SCARA机器人精准定位方法。该方法首先分析机器人末端第一次到达实际点与期望点的空间位置距离关系，构建可变参数的起始粒度模型。计算模型四个粒度点与期望点的距离误差，在模型内选择最小距离误差的粒度点为下一步构建可变参数粒度模型起始点，且粒度模型参数的调整由期望点处于粒度模型具体位置所决定。该方法只需要知道SCARA机器人1轴和2轴的简化数学结构模型，具有参数调节单一、移动次数明确并且移动次数较少、工业应用性强、不改变SCARA机器人重复定位精度、但却提高绝对定位精度的优点。且在绝对定位误差大的情况下实现快速收敛，在绝对定位误差小的情况下实现精准的定位。
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公开(公告)号：CN104851095A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510253385.7
申请日：2015-05-14
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T7/85 , G06T2207/10004 , G06T2207/10021 , G06T2207/20221 , G06T2207/30164
Abstract: 本发明提供了一种基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法，该方法融合了能反映点位置分布关系的形状上下文和能反映点梯度属性的梯度方向直方图特征，主要包括：对包含工件的左右图像对进行预处理，包括灰度归一化和大津法(Otsu)二值化；对二值图像对进行Canny边缘提取，均匀采样得到离散边缘点；根据形状上下文的直方图分布确定候选匹配点集，并改进相似性度量计算公式，进行形状上下文粗匹配；根据梯度方向直方图特征进行梯度方向直方图细匹配；引入左右一致性校验去除误匹配点对。本发明在满足实时性要求的情况下，提高了原始形状上下文匹配精度和匹配鲁棒性，为后续实现快速、精确的工件3D定位提供基础。
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公开(公告)号：CN104504696A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410788426.8
申请日：2014-12-16
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06T2207/20164
Abstract: 图像显著区域检测的嵌入式并行优化方法，采用最大稳定极值区域算法在基于Cortex-A8的机器视觉系统上实现图像中的显著区域特征的提取，满足了图像处理算法在嵌入式机器视觉系统的高实时性要求。基于NEON单元的并行处理结构优化极值区域变化率的计算，加速了最大稳定极值区域的检测。基于NEON单元的并行处理结构优化区域几何一阶矩与中心矩阵的计算，简化了椭圆长短半轴、长轴方向角以及中心坐标的计算，加速了特征区域椭圆的拟合。设计程序级优化使程序更适合编译器向量化处理，减少程序冗余开支，提升了程序运行效率。
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公开(公告)号：CN104458766A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410854388.1
申请日：2014-12-31
Applicant: 江南大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 一种基于结构纹理法的布匹表面瑕疵检测方法，本发明提供了一种布匹表面瑕疵的在线视觉检测方法，首先对采集到的布匹图像进行总变差正则化方法处理，将图像分解为背景纹理部分和包含瑕疵的结构部分；然后对结构部分做图像增强处理并通过计算与标准布匹结构部分图像的相关性进行阈值化处理，得到瑕疵区域的二值图像；最后保存记录瑕疵区域的像素坐标信息以备后续处理。通过对布匹图像进行结构纹理法处理，消除了布匹原有纹理对瑕疵检测的干扰影响，能够有效的提高检测精度，降低漏检和误检率。
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