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公开(公告)号：CN113267180B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110646432.X
申请日：2021-06-10
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D深度视觉的AGV叉车托盘定位及叉取方法，首先结合法向量平面与信号强度灰度分割，并采用托盘形态学模板进行迭代比较计算，提取托盘孔位识别托盘类型；然后依据托盘形态约束条件通过卷积掩码检测器计算叉齿外边缘直线方程；最后计算托盘边界点到叉齿延长线的垂直与水平空间欧式距离，从而得到叉齿相对托盘的绝对位姿，判断是否能够安全工作。本方法有效解决了复杂作业场景下托盘孔位识别与其相对叉齿的实时位姿准确测量，且系统不会受到颜色、尺寸、光照等物理因素的影响，具有很高的适用性。
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公开(公告)号：CN113806410A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111007050.9
申请日：2021-08-30
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06Q50/10
Abstract: 本发明涉及一种用于科技服务的服务推荐实验系统，包括数据采集模块、数据处理模块、离线推荐模块以及实时推荐模块和业务系统模块；其中，所述数据采集模块用于收集信息；数据处理模块建立用户对科技服务产品隐式评分模型，对原数据库标签进行One‑Hot编码，通过Embedding嵌入层将数据稀疏转换为稠密向量；离线推荐模块通过算法分别将用户推荐结果矩阵和科技服务资源相似度矩阵写到数据库中；实时推荐模块通过日志采集服务、消息缓冲服务和实时推荐服务，实时推荐出用户需求信息；业务系统模块完善平台系统，包括推荐结果展示、查询功能、模糊检索和评分功能。本发明更灵活地响应用户的动态需求，大大提升科技服务平台推荐的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN113588665A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110894818.2
申请日：2021-08-05
Applicant: 上海大学 , 台州创视科技有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉实现光纤预制棒瑕疵检测的方法，该方法包括以下步骤：将光纤预制棒竖直放置于圆形托盘中心，光纤预制棒与圆形托盘的圆心同轴，工业相机置于光纤预制棒前方，光源置于光纤预制棒一侧，控制器连接工业相机、圆形托盘和光源，计算机连接控制器；控制器开启光源，控制器控制圆形托盘带动光纤预制棒匀速转动，并触发工业相机连续采集光纤预制棒图像，最终得到0度到360度范围内的多角度光纤预制棒图像集；确定光纤预制棒边界；通过多角度光纤预制棒图像集追踪瑕疵并获得追踪数据；利用追踪数据计算瑕疵位置、尺寸并判断瑕疵种类。本发明可以快速检测光纤预制棒内部瑕疵，并得出瑕疵位置及其种类，提高了光纤制品的良品率。
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公开(公告)号：CN105420107A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510765311.1
申请日：2015-11-11
Applicant: 上海大学
IPC: C12N1/00
CPC classification number: C12N1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于菌落形态特征的菌落自动筛选方法，其步骤为：(1).输入菌落图像；(2).建立菌落图像像素坐标系同世界空间坐标系的转换模型；(3).对上述获取后的菌落图像进行预处理，获取预处理后的菌落图像；(4).对上述处理后的菌落图像进行图像二值化处理，得到二值菌落图像，对二值菌落图像按照连通原则分割图像，分割后得到二值菌落区域；(5).计算二值菌落区域的形态特征；(6).对上述步骤(5)中获取的菌落进行筛选。该方法根据菌落个体的形态特征对菌落进行筛选，并与优良菌落形态特征样本库进行比较，以保证菌落的筛选准确率，因此具有很高的普遍性，同时通过在菌落挑选仪上的大量菌落筛选实验，证明了本发明的方法对菌落筛选的准确性与精密度。
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公开(公告)号：CN103344563B
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201310225001.1
申请日：2013-06-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应调色调光机器视觉光源检测装置及方法。本装置包括调色调光光源、工业相机、工控机、调色调光闪光灯光源驱动器和检测工件。本方法是：工业相机通过调色调光闪光灯光源驱动器驱动调色调光光源曝光，从而摄取检测工件的图像，然后将图像数据传送给工控机；工控机在初始时由人工设置参数前提下，按照所设参数控制调色调光闪光灯光源驱动器来改变调色调光光源的颜色和照度。本发明实现了自适应调节光源颜色和照度，特别是对光源发光颜色的调节，可以为利用机器视觉采集图像进行检测的应用提供更好的效果，为整个检测系统精确甄别瑕疵提供保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114140391B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111298327.8
申请日：2021-11-04
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法。其步骤为：1)读取当前待检测板载显示屏模块图像；2)读取图像预处理；3)将预处理图像的二维信息垂直投影至X轴上；4)读取标准模板库中板载显示屏模板图像；5)对模板图预处理；6)将预处理的模板图二维信息垂直投影至X轴上；7)将所述X轴上数据划分为N份，依次计算每份待检图与模板图投影信息的相同位置数据的差值γi(i＝1,2,…,N)，若|γi|＞6，则缺陷计数器#imgabs0#加1；8)查看所述缺陷计数器#imgabs1#的值，当#imgabs2#时，本次检测的板载显示屏模块不合格，找出N组数据中|γi|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块，每次对一个小块进行检测，精确检测出每部分存在的缺陷的位置，并作标记。
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公开(公告)号：CN116758164A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310722453.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/80 , G06T7/514 , G06F18/243 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种模拟调制TOF相机校正方法、装置及系统和存储介质，首先计算光强阈值作为深度误差分类标准，选取深度误差标准差最大的光强阈值作为深度误差摆动临界点，根据光强‑距离数据集建立光强‑距离查找表对高光强深度数据进行校正，建立光强‑深度随机森林非线性模型并使用粒子群算法优化模型超参数对低光强深度数据。然后，构建材料校正分类模型，针对由于测量场景材料导致的光散射误差，使用LDA算法提取有效特征并建立材料‑深度失真数据集，最后，在实时采集过程中使用训练好的材料校正分类模型对采集到的物体材料进行分类，并根据材料分类结果使用材料‑深度失真数据集对深度数据进行校正，获得较高质量的深度图像。
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公开(公告)号：CN116630163A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310704515.9
申请日：2023-06-14
Applicant: 上海大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/22 , G06T5/50 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种自适应内窥镜图像超分辨率重建的方法。该方法利用深度卷积神经网络模型，提取内窥镜图像中的浅层与深层语义信息，在现有低分辨率的内窥镜图像中识别并提取出疑似病灶区域，使用超分辨率算法，仅对内窥镜图像中疑似病灶区域进行超分辨率重建，对非疑似病灶区域采用简单插值方法进行等比例缩放。相比于现有的采用对全局图像进行超分辨率重建的技术方案，本发明实现了针对疑似病灶区域的自适应超分辨率重建，将有限算力集中在关键区域的超分辨率重建中，满足了内窥镜实时超分辨率显示的需求，使得超分辨率后的疑似病灶区域细节更加清晰，也提高了系统整体运行效率。
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公开(公告)号：CN115795035A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211527115.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/048 , G06N3/006 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于进化神经网络的科技服务资源分类方法，该方法利用新型优化算法结合极限学习机网络，同时优化随机隐藏层和输出层参数，提高科技服务资源分类模型训练效率的同时，增强文本数据分类准确率，能够对汇集的科技服务资源按照行业划分进行自动化分类和整合。还包括一种相应的系统，具体包括：数据集构建模块，抽取不同类型资源数据，按行业划分类别并添加标签，构建分类训练和测试数据集；数据预处理模块，清洗数据集数据，并进行汉语分词、去停用词、Word2Vec向量化处理，得到所有数据的特征向量和词库；网络进化模块，基于榕树生长优化算法(BTGO)算法与ELM构建进化神经网络，应用新型更新算子优化隐藏层和输出层参数；资源分类模块，使用进化得到的神经网络模型，对科技服务资源测试集的文本数据进行模型评估，并对未知数据进行自动化资源分类。
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公开(公告)号：CN115474969A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211027397.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动非接触核酸采样机器人系统，将灵巧机械臂和小型自动化生产线有机融为一体，系统从拭子剥离、定位夹取、试管上料、试管扫码、口腔采样、样本剪切、试管下料，到采样末端部位消毒等，全流程实现自动化，可满足日常核酸采样工作需求。被检人员无需使用咬口器，无需接触设备的任何地方，只需扫核酸码后，站在设备采样房前方，系统通过视觉检测得到被检人员的口腔形状，控制机械臂在口腔中采样的路径，并且通过六维力传感器对采样过程中拭子与口腔接触力进行检测，增加了采样的安全性。本发明实现了核酸采样的自动化和非接触，且设备结构简单、功能齐全、安全性高。
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