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公开(公告)号：CN119600316A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411812371.X
申请日：2024-12-10
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 一种针对平面点云的匹配方法，包括如下步骤：步骤S1：分别在目标点云数据与参考点云数据中构建局部坐标系；基于局部坐标系获取目标点云数据中第一云点与参考点云数据中第二云点之间的关系特征；步骤S2：使用第二云点与目标点云数据所有第一云点进行PPF算法匹配，得到第二云点的匹配结果；步骤S3：基于第二云点的匹配结果对匹配算法中的权重进行更新；步骤S4，重复步骤S2～S3，直至所有的第一云点都完成匹配。下一个第二云点的匹配权重由上一次第二云点的匹配权重或匹配结果进行更新。使得权重的更新具有自适应性，提高了匹配的稳健性，使算法在不同场景下表现更为优越。
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公开(公告)号：CN119600278A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411812364.X
申请日：2024-12-10
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Yolov5目标检测模型的三维点云目标识别方法及系统，该方法包括以下步骤：获取不同拍摄角度下的待检测的目标图像，并将这些图像分别输入训练后Yolov5目标检测模型进行检测，输出若干二维目标检测框；将若干二维目标检测框及对应内部的像素点分别映射至三维空间，以获得若干三维目标检测框及对应内部的三维点云数据；对若干三维目标检测框进行筛选；计算筛选后的三维目标检测框的平均值，及将筛选后的三维目标检测框对应内部的三维点云数据进行融合；对最终三维目标检测框内融合后的三维点云数据进行分割。本发明解决了在现有的基于改进的Complex‑YOLO模型的三维点云目标识别方法中，由于改进的Complex‑YOLO模型结构复杂，导致模型的推理速度较慢的问题。
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公开(公告)号：CN119540941A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411968757.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
IPC: G06V20/64 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/593 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于立体视觉技术的三维目标检测方法，包括以下步骤：获取待检测的目标图像，并对其进行预处理；采用双目立体视觉技术获取待检测的目标图像的深度信息；使用优化后的CNN模型提取预处理后待检测的目标图像中的目标特征；将待检测的目标图像的深度信息与目标特征进行融合；采用基于区域提议网络RPN算法对融合后的目标特征进行识别。本发明解决了现有三维目标的检测方法中，在获取图像中深度信息的时候，需先获取目标物体所处环境的图像和点云信息，然后获取点云信息在图像中的坐标信息，再将这些坐标信息与图像中的2D与3D边界框信息进行结合，这过程涉及大量的计算，不仅增加了计算的复杂度，还导致获取深度信息效率降低的问题。
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公开(公告)号：CN119810078A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411968771.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/88
Abstract: 本发明提出一种工业产品表面瑕疵检测方法，包括构建并训练深度学习模型，对所要检测的工业产品的表面进行图像采集，对所采集的图像进行预处理；将预处理后的图像输入训练好的深度学习模型，深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取以获取图像中瑕疵的层次特征，层次特征包括低级特征和高级特征；深度学习模型对预处理后的图像进行图像分割以将图像中瑕疵区域和正常区域进行分割；根据特征提取和图像分割结果，预测存在瑕疵的区域以及瑕疵类别；对预测结果进行优化以得到瑕疵检测结果。本发明能够实现对工业产品表面不同类型瑕疵的自动化、高效率检测。
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公开(公告)号：CN119785331A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411971802.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车仪表盘检测技术领域，尤其涉及一种用于检测汽车仪表盘示数的装置及方法，其方法包括使用图像采集模块拍摄汽车仪表盘的图像，获得仪表盘图像；根据仪表盘图像中仪表盘的位置信息，控制机械臂模块移动到汽车仪表盘前进行图像采集；对采集的仪表盘图像进行预处理，提取仪表盘图像中指针的关键特征；根据提取的关键特征，执行仪表盘示数检测算法，识别汽车仪表盘上的示数信息；将识别出的仪表盘示数进行输出。本发明能够解决传统汽车仪表盘检测方法存在效率低下、准确性不高及难以适应复杂多变检测需求的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119779640A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411971959.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车曲面屏幕检测技术领域，尤其涉及一种用于检测汽车曲面屏幕响应时间的装置及方法，其方法包括通过对2D相机获取的二维平面图像上的像素进行优化处理和仿射变换，得到曲面屏幕相应的三维位置信息；通过3D相机确定汽车曲面屏幕上目标图标的三维位置信息，控制机械臂根据导航坐标精确点击汽车曲面屏幕上的目标图标，同步启动设置在不同方向的高帧率相机，获取机械臂在汽车曲面屏幕上进行操作时曲面屏幕不同区域变化的连续图像和时间信息；输入到响应时间检测算法中进行分析，根据响应时间检测算法的输出结果评估汽车曲面屏幕的响应时间性能。本发明能实现对汽车曲面屏幕响应时间的精确检测。
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公开(公告)号：CN119573551A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411718632.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东工业大学 , 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及吊具检测技术领域，提出一种机械臂引导的吊具检测方法与系统，所述吊具检测方法包括以下步骤：S1：根据预设的检测要求在所述吊具中选取基准点、第一检测点、第二检测点和第三检测点；S2：获取基准点、第一检测点、第二检测点和第三检测点处的点云；S3：分别基于基准点、第一检测点、第二检测点和第三检测点处的点云特性，使用RANSAC分割算法、欧式聚类分割算法和边缘检测算法中的至少两个计算对应位置点云的质心坐标；S4：以基准点为参考点，根据所述点云的质心坐标得到第一检测点、第二检测点和第三检测点的误差值。
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公开(公告)号：CN119810174A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411968764.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种工业零件尺寸自动化检测方法，包括以下步骤：采集待检测的工业零件图像，并获取CDD工业相机的参数；对待检测的工业零件图像进行预处理；提取预处理后待检测的工业零件图像中的边缘信息；对边缘信息进行识别，识别出工业零件的特征点，并获取其在图像中的坐标；计算工业零件在图像中的尺寸信息；根据工业零件在图像中的尺寸信息及CDD工业相机的参数，计算出工业零件的实际尺寸信息；根据工业零件的实际尺寸信息，生成工业零件尺寸检测报告表。本发明解决了现有工业零件尺寸检测方法中，在获得工业零件的尺寸数据后，仍需依赖人工方式将这些数据手动录入到检测表中，这样不仅耗时费力，还容易因人为因素导致数据录入错误的问题。
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公开(公告)号：CN119810079A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411968779.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/84 , G01N21/88 , G01N21/95
Abstract: 本发明提出一种工业产品质量检测方法，包括：构建和训练质量检测模型；采集所要检测的工业产品的图像并进行图像预处理；将预处理后的图像输入到训练好的质量检测模型进行图像分割以将工业产品与背景区进行分割，再将工业产品自身不同模块进行划分；根据所要检测的工业产品的类型和明确检测的多个缺陷类型，调用对应的多个检测算法进行缺陷检测；输出所检测的工业产品的多个缺陷类型的缺陷等级，基于多个缺陷类型的缺陷等级判断工业产品的质量是否合格；制定多种质量决策策略，根据工业产品的质量合格程度执行对应的质量决策策略。本发明在产品质量检测过程中具有高精度、高效检测、实时反馈与调整的优势。
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公开(公告)号：CN119498973A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411954758.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于三维医学图像的穿刺机械臂控制方法及系统，该方法包括以下步骤：对二维CT图像的raw格式文件进行三维可视化处理，得到三维CT图像；获取三维CT图像的坐标系下三维CT图像中目标物体待穿刺前、后的位置坐标；将目标物体待穿刺前、后的位置坐标从三维CT图像的坐标系转换为机械臂基座坐标系；根据计算出穿刺机械臂待穿刺的直线运动轨迹；确定穿刺机械臂末端待穿刺的姿态；控制穿刺机械臂执行穿刺动作。本发明解决了现有的获取三维医疗图像的主要方法是通过三维成像设备直接采集，但其成像质量却可能受到设备的性能参数以及三维成像的复杂性的限制，导致最终获得的三维医疗图像在分辨率或清晰度等方面存在不足的问题。
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