-
公开(公告)号：CN109829387B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201910011311.0
申请日：2019-01-07
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种用于并联机器人的基于主果梗深度的堆叠串类水果抓取优先级确定方法。在并联机器人水果分拣系统下基于Kinect传感器构建堆叠串类水果的立体视觉检测系统，获取堆叠串类水果三维视觉信息，通过设计深度参照物构建预训练数据集，并构建堆叠串类水果的主果梗深度数据集，对数据集进行扩充，增加数据集分布范围。构建主果梗深度集分级模型，增加主果梗深度的特征量。设计多迁移学习训练策略对网络进行训练，对网络进行可视化分析和精度测试，调节参数，多次训练，直到精度满足要求为止，实现堆叠串类水果的深度集分级。最终实现堆叠串类水果抓取优先级的准确确定，为并联机器人实现对堆叠串类水果的准确、快速、无损自动分拣奠定基础。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109784204B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201811589864.6
申请日：2018-12-25
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/33 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种用于并联机器人的堆叠串类水果主果梗识别和提取方法。基于Kinect传感器构建该类水果的立体视觉检测系统，获取三维视觉信息，构建数据集，通过图像处理方法增加其分布范围。构建一种卷积神经网络，增加特征量。基于构建的CNN架构改进现有Faster R‑CNN，设计由粗到精和参数分享策略实现Faster R‑CNN的级联，减少背景干扰。设计多迁移学习训练策略对网络进行训练直到精度达标，将满足测试精度要求的已训练的由粗到精级联Faster R‑CNN用于实现并联机器人水果分拣系统中堆叠串类水果的在线主果梗识别和提取，并提高识别和提取的精度和效率，为基于立体视觉的并联机器人实现对堆叠串类水果的准确、快速、无损自动分拣奠定基础。
-
公开(公告)号：CN113016331A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110214483.5
申请日：2021-02-26
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供一种基于双目视觉的宽窄行再生稻收获调控系统及方法，包括图像采集设备、图像处理系统和液压控制单元；图像采集设备用于采集再生稻图像，图像处理系统处理再生稻图像，并进行再生稻高度、密度以及再生稻宽窄行边界识别，得到再生稻株高、密度和宽窄行边界导航线信息，收割机的液压控制单元根据图像处理系统发出的速度执行信号控制收割机前进的速度，液压控制单元根据转向执行信号控制收割机的转向。本发明利用双目相机获取作物的表面信息和深度信息，计算作物的株高、密度和边界导航线的方法，为收割机精准收获及智能控制提供核心数据支持，同时解决传统智能收割机作物边界识别方法易受光照的干扰，导致可靠性差与精度低的问题。
-
公开(公告)号：CN109255757A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810376317.3
申请日：2018-04-25
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种机器视觉自然放置葡萄串果梗区域分割方法，首先采用多自由度支架构建双目视觉系统，并设计漫反射光源对射的照射方式，获取葡萄串图像。接着，在HSI模型下对图像进行通道分解，设计半径为3像素的圆形卷积核，沿葡萄串图像逐像素进行中值滤波，并采用LOG核函数对葡萄串图像进行边缘锐化。接着，从葡萄边缘区域的分布特征出发，以最小邻域内非连通域间的最小距离表征葡萄边缘距离，根据边缘距离的分布直方图求取葡萄串果梗边缘和果粒边缘的分割点，并采用边缘距离分割点设计自适应的形态学open和close的卷积核，以自适应卷积核对图像进行形态学操作。最终，实现机器视觉对自然放置葡萄串果梗区域的高精度、高效率分割。
-
公开(公告)号：CN104407043B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410725693.0
申请日：2014-12-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N27/82
Abstract: 本发明公开了基于电磁感应的钢帘线缺陷在线检测装置，属于无损检测领域，其包括传感器和控制器；传感器包括检测模块、信号处理模块、电源模块和蓝牙模块，检测模块由信号发生模块与电磁感应模块组成；控制器包括ARM Cortex‑M0+、通讯模块、报警模块、电源模块、蓝牙模块、按键和显示屏；传感器与控制器之间通过各自的蓝牙模块进行数据交流，ARM通过通讯模块完成与钢帘线生产仪器之间的同步操作。本发明还公开了该装置的检测方法。本发明的装置通过将钢帘线缺陷引起的线圈电感的变化转换为信号发生模块产生信号的频率的变化，检测精度高，可靠性好、适应性强；本发明的检测方法，实时高效，具备很好的实用性。
-
公开(公告)号：CN104407043A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410725693.0
申请日：2014-12-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N27/82
Abstract: 本发明公开了基于电磁感应的钢帘线缺陷在线检测装置，属于无损检测领域，其包括传感器和控制器；传感器包括检测模块、信号处理模块、电源模块和蓝牙模块，检测模块由信号发生模块与电磁感应模块组成；控制器包括ARMCortex-M0+、通讯模块、报警模块、电源模块、蓝牙模块、按键和显示屏；传感器与控制器之间通过各自的蓝牙模块进行数据交流，ARM通过通讯模块完成与钢帘线生产仪器之间的同步操作。本发明还公开了该装置的检测方法。本发明的装置通过将钢帘线缺陷引起的线圈电感的变化转换为信号发生模块产生信号的频率的变化，检测精度高，可靠性好、适应性强；本发明的检测方法，实时高效，具备很好的实用性。
-
-
-
-
-
Search Results
36
records
(took 0.02 seconds)
