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公开(公告)号：CN119919476A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510118211.3
申请日：2025-01-24
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及点云圆心识别技术领域，提出一种点云圆心识别方法和装置，所述点云圆心识别方法包括：采集点云数据，在点云数据中选取参考点；计算点云数据中每个点到参考点的第一距离，筛选出第一距离与圆周半径的差值小于预设距离阈值的点，得到第一点集；筛选出第一点集中第一距离位于圆环内径和圆环外径之间的点，得到第二点集；根据第一点集定义基于最小二乘法的第一误差函数，根据第一误差函数得到基于第一点集的圆弧球心坐标估计值，根据第二点集定义基于最小二乘法的第二误差函数，根据第二误差函数得到基于第二点集的圆环球心坐标估计值，根据圆弧球心坐标估计值以及对应的误差和圆环球心坐标估计值以及对应误差得到点云数据的圆心。
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公开(公告)号：CN119784952A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411971811.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明提出一种三维点云数据处理方法，包括对点云数据进行加载和预处理，包括根据三维点云数据的实际使用需求对三维点云数据进行分类，根据分类使用不同存储方式和加载策略进行访问；对点云数据进行特征提取和描述子计算以获取点云数据的重要特征信息；基于点云配准算法对点云数据进行配准和重建。本发明的本发明具有高速高效、高精度准确、低资源消耗、灵活可扩展等显著的技术效果，能够为三维数据处理领域的发展和应用提供了重要的技术支持和保障。
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公开(公告)号：CN119618111A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411812369.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 一种大型工件倾斜度检测方法包括如下步骤:步骤S1：利用机械臂抓取相机，通过相机拍摄工件所需检测平面的关键点，生成局部数据；步骤S2：将所述局部数据转化为局部坐标；步骤S3：将所有局部坐标从局部坐标系转移至世界坐标系中，得到点云数据集；在世界坐标系中，基于点云数据集内的云点进行平面拟合，得到所需测量的第一平面；步骤S4：获取第一平面的法向量，计算所述法向量与Z轴之间夹角，以所述夹角的角度作为工件所需检测平面的倾斜度。通过第一平面的法向量直接与世界坐标系的Z轴进行角度的运输，从而得到对应的倾斜度。无需要采集工件的所有点云数据也可以完成单一平面的倾斜度计算，进一步提高了倾斜度的检测效率。
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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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Patent Agency Ranking
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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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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