基于改进的YOLOv5模型的火焰检测方法

    公开(公告)号:CN114662605B

    公开(公告)日:2024-11-19

    申请号:CN202210321847.4

    申请日:2022-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5模型的火焰检测方法,包括:建立火焰数据集;以YOLOv5模型为基础模型,嵌入注意力机制单元、增加新增检测层、引入边界损失函数得到第一YOLOv5模型;对第一YOLOv5模型进行预训练得到第二YOLOv5模型;对第二YOLOv5模型进行优化,得到第三YOLOv5模型;将测试图像输入第三YOLOv5模型得到火焰检测结果。通过嵌入注意力机制单元,能够同时考虑通道间关系和空间信息,使得第一YOLOv5模型能够更准确地定位并识别目标区域;增加新增检测层用于检测小尺寸目标;引入边界损失函数对小数据集和噪声的鲁棒性更强,并且更适合轻量化模型。

    一种托盘纸箱垛型实时检测方法

    公开(公告)号:CN107945192B

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN201711342578.5

    申请日:2017-12-14

    Abstract: 本发明涉及一种托盘纸箱垛型实时检测方法,其步骤:由深度相机和彩色相机获取到垛内所有箱子的深度图像和RGB图像,并对深度图像进行预处理,得到一个只包含箱子深度映射出来的二值图像;采用递进方式找出箱垛最上面一层箱子的灰度阈值,进行二值化得到一个只包含最上层纸箱的最外层轮廓;提取边缘轮廓,并利用二值图像得到直线的边缘轮廓,提取边缘轮廓的所有坐标得到最上层纸箱的边缘点;把深度图像上面的边缘点的坐标映射到RGB图像上;对坐标映射得到的RGB图像进行分割处理,获得RGB图像上最上层纸箱子整体区域的所有像素点信息;根据箱子的垛型和箱子摆放的轮廓得到每个箱子4个角的坐标,再由中心点定理计算出每个箱子的中心坐标,完成对托盘垛型的实时检测。

    一种仓储机器人及其机械臂

    公开(公告)号:CN108527351B

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN201810616217.3

    申请日:2018-06-14

    Abstract: 本发明涉及一种机械臂,包括支架、驱动电机、主动齿轮、从动齿轮、主动臂、定位转轴、第一同步带轮组、第一固定轴、第一支撑轴、定位轴承、第一支撑轴承、第二同步带轮组、从动臂、第二支撑轴、第二支撑轴承和末端执行器。当驱动电机旋转时,主动齿轮旋转,从而使得安装了从动齿轮的主动臂在驱动下发生旋转。由于所述第一同步带轮组的大带轮固定在主动臂的壳体上,从而使得第一同步带轮组的小带轮产生反转,因从动臂的壳体与第一支撑轴固定,从而使得从动臂反转,实现机械臂的伸缩运动,从而使得末端执行器沿着径向运动。同时本发明还公开一种仓储机器人,包括移动式底盘、机架和机械臂,该机械臂具有上述有益效果。

    一种筒子纱纱杆定位检测机器人及方法

    公开(公告)号:CN110514664A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910767593.7

    申请日:2019-08-20

    Abstract: 本发明涉及一种筒子纱纱杆定位检测机器人及方法,其包括运动系统,运动系统和视觉系统都安装在门架结构上,并与控制系统连接;构成三坐标系统的X轴支架、Y轴支架和Z轴支架及相应伺服电机采用直线导轨形式,Z轴支架底部的侧面上设置有视觉系统,视觉系统包括工业摄像机和环形光源;Z轴支架上的伺服电机带动Z轴支架上下移动,同时带动工业摄像机和环形光源一起上下移动;X轴支架和Y轴支架通过各自的伺服电机控制视觉系统左右水平移动,带动视觉系统达到指定纱杆的坐标位置;纱笼回转工位安装在地面上,A轴支架设置在纱笼回转工位处,采用回转支撑结构,用于承载标准纱笼,并通过A轴的伺服电机控制带动所承载的纱笼移动。

    处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统

    公开(公告)号:CN109870983A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201810014627.0

    申请日:2018-01-08

    Abstract: 本申请公开一种处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统。涉及计算机信息处理领域,该方法包括:获取托盘堆垛的三基色图像与深度图像;通过所述三基色图像与所述深度图像生成堆垛数据,所述堆垛数据为四通道图像数据;将所述堆垛数据输入到识别模型中以获取识别结果,所述识别结果包括所述托盘堆垛中顶层纸箱的像素坐标;以及对所述识别结果进行坐标映射,获取所述托盘堆垛的参数。本申请公开的处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统,采用深度相机和彩色相机相结合实现了对垛形的准确识别,有利于机械手进行拆垛处理和后续工作。

    一种智能刀具故障诊断方法

    公开(公告)号:CN109732406A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201910011930.X

    申请日:2019-01-07

    Abstract: 本发明涉及一种智能刀具故障诊断方法,其包括以下步骤:获取机床刀具加工过程中总电机产生的三相电流信号:刀具切削产生的振动信号、切削力信号以及声发射信号,并对采集到的各种信号进行数据分析处理,提取其中的刀具敏感特征;根据获得的刀具敏感特征,建立刀具信号特征和刀具磨损故障的对应关系,以完成刀具磨损故障的智能识别。本发明根据刀具加工过程三相电流信号、振动信号、声发射信号以及切削力信号特征,实现刀具磨损故障的自动检测,并能自动识别刀具磨损状态。

    一种托盘纸箱垛型实时检测方法

    公开(公告)号:CN107945192A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711342578.5

    申请日:2017-12-14

    CPC classification number: G06T7/12 G06T7/136 G06T7/181 G06T7/90 G06T2207/20116

    Abstract: 本发明涉及一种托盘纸箱垛型实时检测方法,其步骤:由深度相机和彩色相机获取到垛内所有箱子的深度图像和RGB图像,并对深度图像进行预处理,得到一个只包含箱子深度映射出来的二值图像;采用递进方式找出箱垛最上面一层箱子的灰度阈值,进行二值化得到一个只包含最上层纸箱的最外层轮廓;提取边缘轮廓,并利用二值图像得到直线的边缘轮廓,提取边缘轮廓的所有坐标得到最上层纸箱的边缘点;把深度图像上面的边缘点的坐标映射到RGB图像上;对坐标映射得到的RGB图像进行分割处理,获得RGB图像上最上层纸箱子整体区域的所有像素点信息;根据箱子的垛型和箱子摆放的轮廓得到每个箱子4个角的坐标,再由中心点定理计算出每个箱子的中心坐标,完成对托盘垛型的实时检测。

    一种智能刀具故障诊断方法

    公开(公告)号:CN106002483A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610289610.7

    申请日:2016-05-04

    CPC classification number: B23Q17/0957

    Abstract: 本发明涉及一种智能刀具故障诊断方法,其步骤:在机床的CNC端与机床端之间设置PLC;由PLC获取机床加工过程中产生的若干刀具振动信号x(t),并对采集到的各刀具振动信号x(t)进行处理并提取刀具特征;根据获得的刀具特征信息建立刀具振动信号和刀具磨损故障的对应关系,以完成刀具磨损故障的智能识别:对每个刀具振动信号进行训练得到隐马尔可夫模型λ;利用训练好的隐马尔可夫模型λ进行似然率的计算,将刀具振动信号的序列O输入到以训练好的各个隐马尔可夫模型中,得到各刀具振动信号在相应隐马尔可夫模型下的似然率,进而实现刀具状态识别。本发明结合机床本身特性和刀具加工过程振动信号特征,实现刀具磨损故障的自动检测,并能自动识别刀具磨损状态。

    一种能提高超声波探测精度的超声波探测系统及方法

    公开(公告)号:CN103235040B

    公开(公告)日:2016-04-27

    申请号:CN201310153233.0

    申请日:2013-04-27

    Abstract: 本发明涉及一种能提高超声波探测精度的超声波探测系统及方法,其特征在于:它包括由多级放大器、检波电路、DA输出电路、微控制器和换能器组成的超声波探测系统;微控制器发出一定频率的脉冲信号,驱动换能器发射超声波;超声波经障碍物反射后,超声波回波信号被多级放大器的输入端接收,经多级放大电路放大后输入检波电路,再经检波电路进行滤波、保持后流向微控制器的检测端;DA输出电路使微控制器的比较端产生一个基准电压,微控制器将超声波回波信号的电压与基准电压做比较,当超声波回波信号的电压值大于或等于基准电压时,微控制器中断计时。本发明能够显著提高超声波探测系统在排水管道各种复杂的环境下、管道内壁凹凸不平情况下的探测精度。

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