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公开(公告)号：CN110744543B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201911025007.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及基于UR3机械臂的改进式PRM避障运动规划方法，该方法首先根据UR3机械臂运动学特性建模，进行逆运动学的求解；确定搜索空间的各种参数，构造一个无向图的路径网格存储采样点集和路径集；每一次迭代过程得到一个采样点，根据动态邻域半径来选择邻域内的若干点作为当前采样点的连接对象；通过构建局部规划器来规划点与点之间的简单路径，并检测该路径与空间障碍物的碰撞情况，若无碰撞则将路径添加到路径网格中；迭代完成最后，再利用A*算法，从得到的路径网格RoadMap中获取最佳的连接起始点和终点位姿的路径。能够使机械臂更快速有效的避开障碍物，且这种概率式的规划在高维空间中更是有效，精确度更高，具有渐进最优的优点。
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公开(公告)号：CN111354007A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010132864.4
申请日：2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纯机器视觉定位的投影交互方法，包括以下步骤：S1、对视觉传感器采集的源图像进行灰度化处理，定位出图像中投影区域的边界和四个顶点；S2、建立起由源图像坐标系至投影场景坐标系的坐标映射关系，求解坐标变换矩阵H；S3、基于深度学习中的目标检测算法检测源图像中的交互载体在投影平面上的触点位置；S4、通过步骤S2建立好的坐标变换关系将触点映射至投影场景坐标系下，完成人机交互。针对目前基于红外定位的投影交互方案依赖红外设备的弊端，本发明采用基于直线检测的方法定位出投影平面，采用纯视觉方式定位实现触点检测，通过坐标映射关系，将交互载体坐标映射至投影场景坐标系中，实现精准的交互。
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公开(公告)号：CN111160479A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911410782.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种焊点识别方法，该方法包括基于Faster-R-CNN模型，对汽车门板图像上的焊点进行识别；其中根据样本图像训练Faster-R-CNN模型，样本图像是标定的汽车焊点图像；Faster-R-CNN模型包括VGG16网络、RPN网络以及Fast-RCNN网络，RPN网络的输出值接入Fast-RCNN网络之前，按照分类概率值的大小对RPN网络输出的建议区域进行排序，挑选与检测目标匹配度最优的特定建议区域输入Fast-RCNN网络，Fast-RCNN网络输出焊点的定位及分类。该Faster-R-CNN模型应用于汽车门板焊点的识别，改进了小目标检测上的缺陷，提高了检测的精度与效率。
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公开(公告)号：CN110744543A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911025007.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及基于UR3机械臂的改进式PRM避障运动规划方法，该方法首先根据UR3机械臂运动学特性建模，进行逆运动学的求解；确定搜索空间的各种参数，构造一个无向图的路径网格存储采样点集和路径集；每一次迭代过程得到一个采样点，根据动态邻域半径来选择邻域内的若干点作为当前采样点的连接对象；通过构建局部规划器来规划点与点之间的简单路径，并检测该路径与空间障碍物的碰撞情况，若无碰撞则将路径添加到路径网格中；迭代完成最后，再利用A*算法，从得到的路径网格RoadMap中获取最佳的连接起始点和终点位姿的路径。能够使机械臂更快速有效的避开障碍物，且这种概率式的规划在高维空间中更是有效，精确度更高，具有渐进最优的优点。
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公开(公告)号：CN110706334A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910916885.2
申请日：2019-09-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明的目的是提出一种基于三目视觉的工业部件重构方法，以推动机器视觉技术在工业生产的应用，提高工业机器人自主识别作业环境以及作业部件的能力。具体包括如下步骤：A、特征提取：利用呈直角等腰三角形排列的三个摄像机来获取原始图像，然后利用Canny滤波器的检测方法实现图像梯度方向的特征提取；B、将提取到的图像特征进行关联：首先要分析出需要进行关联的特征；然后使用SAD算法来对特征之间的相似性进行度量；再使用一般配置来对极线关联变换进行计算；最后对相关的像素点的准确性进行计算；C、3D重建：利用B步骤中得到的相关联的像素点得到两条投影射线，并做出所述两条投影射线的公垂线段，以所述公垂线段的中点作为3D点来实现三维重建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109782167A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811633174.6
申请日：2018-12-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积网络深度模型的齿轮减速电机品检装置及方法，所述装置包括：直流稳压电源，用于为给待检测微型直流齿轮减速电机供电；恒流适配器，用于为加速度传感器供电，以及将加速度传感器采集的电机振动信号放大后输送至数据采集器；数据采集器，用于将放大后的电机振动信号生成数字信号输送中PC机；加速度传感器，用于采集待检测微型直流齿轮减速电机空转情况下的电机振动信号；PC机，用于根据所述数字信号判断待检测微型直流齿轮减速电机的优劣。本发明解决了目前在电机品检领域广泛使用的人工检测法所带来的巨大劳动成本和疲惫检测等问题，在保证精确率的同时，提高对微型直流齿轮减速电机的品质鉴定的效率。
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公开(公告)号：CN106469241B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610851174.8
申请日：2016-09-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种电磁驱动微镜的扫频建模方法及系统，该扫频建模方法包括：采集输入输出数据，对电磁驱动微镜输入幅值一定、频率从低到高若干组正弦信号，测量并记录输出信号；分析输入输出数据，对照输入信号和输出信号，统计各频率点系统的幅值增益、相位变化，绘制电磁驱动微镜系统的伯德图；分析输入输出数据，将电磁驱动微镜系统的伯德图与标准N阶系统模型伯德图对比，确定电磁驱动微镜实际系统模型；系统模型有效性验证，分别通过静态特性分析和动态特性分析验证系统模型是否与实际系统接近。该电磁驱动微镜建模方法能够观察系统全频段的幅值、相位响应；确定系统的阶次，获得系统的共振频率、阻尼等参数，模型准确性高。
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公开(公告)号：CN109543486A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811264575.9
申请日：2018-10-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的条形码定位方法及系统，所述方法采用YOLO网络提取目标条形码的图像深层特征，并定位出条形码的区域，再对定位区域进行旋转校正，修正条形码区域，最后采用ZXing库对条形码内容进行解码并显示定位以及解码结果。所述系统采用前端交互、后台处理的方式运行；系统摄像头获取需要检测的图像，然后通过网络传输的方式发送至后台服务器端检测；后台服务器端采用所述条形码定位方法得到条形码的定位及解码结果后，将结果发回给前端。所述方法能够实现对不同尺度、摆放杂乱的快递面单上条形码的快速定位，并能对条形码进行分析解码，解决了现有技术中只是针对固定图像中条形码识别定位的问题。
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公开(公告)号：CN109101854A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810660166.4
申请日：2018-06-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明公开了一种多条形码定位方法，具体步骤包括：(1)对所检测的图像进行预处理，获得二值化图像；(2)对二值化图像中的外接矩形进行边缘检测，获得多个矩形的位置；(3)通过条形码判断，选取符合条件的矩形；(4)对选取的最小外接矩形确定角度并进行角度修正，实现条形码的正立；(5)对条形码正立后的矩形进行排序处理，在条形码码制一致的情况下，得到排序后的含有条形码的多个矩形区域，完成条形码的定位。本发明在一次测量中能够获得多个条码的定位，可以大大加快整个物流速度，从而达到了提升效率的目的。
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公开(公告)号：CN107766965A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710826218.6
申请日：2017-09-14
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06Q10/047 , G06K7/10009 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种基于自动引导车的快递分拣方法，包括方格型引导路径及上位机，自动引导车沿方格型引导路径行驶，通过WiFi局域网跟上位机通讯，上位机分配任务及路径给自动引导车，自动引导车从取货口收取快递后沿预定路线到达分拣口，完成分拣任务。本发明提出基于融合时间窗的A*算法规划出自动引导车无冲突最优路径，并结合点边防冲突算法预防多自动引导车之间的冲突。
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