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公开(公告)号：CN106651828B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201610839275.3
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种工业小尺度运动模糊成像条件下的产品尺寸亚像素测量方法，涉及一种基于机器视觉的工业产品尺寸高精度测量方法。为了解决在工业采集图像存在小尺度运动模糊时现有主流亚像素测量算法存在精度低的问题，本发明首先对工业元件图像进行灰度化和中值滤波处理，采用Canny算子进行边缘粗提取并进行局部连通域处理；然后对图中的直线边缘和弧形边缘进行检测与识别，并计算原始灰度图像上对应各边缘所含像素的法向量，计算缘像素沿其法向量方向上灰度值差分，求解二次拟合曲线最大值所在的位置并进行判断，最后对直线边缘有效亚像素位置进行直线最小二乘拟合，求解工业元件各个尺寸参数。本发明适用于产品尺寸的亚像素测量。
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公开(公告)号：CN106952280B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710148762.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于计算机视觉的喷枪喷漆量均匀度检测方法，本发明涉及喷枪喷漆量均匀度检测方法。本发明是为了解决现有技术成本高昂和具有不确定性的问题。本发明步骤为：步骤一：喷枪喷雾扇面检测；采集一幅图像,调节摄像机、喷枪与背景之间的距离；对图像进行预处理；对图像进行二值化处理；提取出扇面边缘直线所在像素位置，计算两条直线夹角；以两条直线的终点的连线将区域封闭作为喷漆区域，标记喷雾区域内的像素点；步骤二：喷枪喷雾均匀性分析；对预处理后的灰度图像进行分析；通过标记的喷雾区域内每一行的像素值的大小描述均匀度；通过特征样本数据画出直方图与均匀分布概率模型作比较判断均匀性。本发明应用于喷漆领域。
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公开(公告)号：CN109409327A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811333891.7
申请日：2018-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于端到端深度神经网络的RRU模块物件位姿检测方法，本发明涉及RRU模块物件位置与姿态检测方法。本发明的目的是为了解决现有深度神经网络进行目标定位和姿态检测时获得的是粗略的检测结果不能满足工业要求，以及网络训练的复杂、检测速度慢的问题。一：采集的物件图像；二：进行关键点标注；三：进行图像扩增，将扩增后的图像样本分为训练集和验证集；四：进行关键点标注，将图像文件和标签文件打包；五：搭建神经网络模型；六：得到训练好的神经网络；七：采集图像；八：得到边界框中心点位置；九：筛选出物件四个角点位置；十：计算出物件相对于水平位置的旋转角度。本发明用于RRU模块物件位姿检测领域。
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公开(公告)号：CN109407676A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811562344.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G05D1/021 , G06N3/0454
Abstract: 基于DoubleDQN网络和深度强化学习的移动机器人避障方法，它属于移动机器人导航技术领域。本发明解决了现有的深度强化学习避障方法存在的响应延迟高、所需训练时间长以及避障成功率低的问题。本发明设计了特殊的决策动作空间以及回报函数、将移动机器人轨迹数据采集和Double DQN网络训练放在两个线程下并行运行，可以有效提高训练效率，解决了现有深度强化学习避障方法需要的训练时间长的问题；本发明使用Double DQN网络对动作值进行无偏估计，防止陷入局部最优，克服现有深度强化学习避障方法避障成功率低和响应延迟高的问题，与现有方法相比，本发明可以将网络训练时间缩短到现有技术的20％以下，且保持100％的避障成功率。本发明可以应用于移动机器人导航技术领域。
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公开(公告)号：CN109318234A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811333888.5
申请日：2018-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种适用于视觉伺服插拔作业的标定方法，属于图像识别领域。基于视觉伺服的伺服对准控制精度低，插拔阶段时开环控制的插拔作业的效果差的问题。一种适用于视觉伺服插拔作业的标定方法，利用相机采集包含插针、插口和插头夹持装置的图像；利用深度学习算法获得插口中每个插针的中心点以及插头夹持装置上每个标定板的中心点；之后计算插口中点坐标、插口偏角、插头夹持装置中点以及插头夹持装置偏角；将点坐标转移到机器人机械臂末端关节坐标系中；获得插口中点在机器人末端坐标系的坐标；在末端坐标系中计算视觉伺服图像特征误差；将视觉伺服特征发送给机器人视觉伺服算法，控制机器人运动。本发明使视觉伺服插拔作业当中作业精度得到提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485731B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610872893.8
申请日：2016-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/231
Abstract: 一种基于改进霍夫变换的图像位置配准方法，本发明涉及图像位置配准方法。本发明是要解决现有技术算法复杂、实时性差、计算量大以及算法鲁棒性差的问题，而提出的一种基于改进霍夫变换的图像位置配准方法。该方法是通过步骤一、得到当前灰度图像。步骤二、对步骤一得到的当前灰度图像中均匀选择m个匹配块；并对得到的匹配块进行筛选；步骤三、得到每个匹配块的局部运动估计矢量；步骤四、得到霍夫变换筛选后的局部运动估计矢量；步骤五、求取局部运动估计矢量平均值作为运动估计结果；依据运动估计结果，得到当前图像和基准图像的位置配准关系等步骤实现的。本发明应用于图像位置配准领域。
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公开(公告)号：CN107194998B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201710368940.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明涉及一种多层三维点云单层化的方法，属于点云数据处理领域，本发明为了解决现有的模型获取手段会获取到多余层，不利于进一步处理的缺点，而提出一种多层三维点云单层化的方法，包括：获取三维点云模型；求取每一个点的法向量；求第i个点的邻点组成的第二邻点集合；计算第i个点到该点的第j个邻点的向量，并计算该向量与第i个点的法向量所成夹角；判断第j个邻点对应的上步的夹角是否小于一定阈值；若是，则转至下一步；若否，则选取下一邻点，并转至上一步；计算第i个点的法向量与第j个邻点的法向量的夹角，若小于一定阈值，则将第j个邻点去除。本发明适用于多层三维点云的单层化处理。
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公开(公告)号：CN106373123B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610839951.7
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于k_tSL中心聚类算法的工业元件表面缺陷检测方法，涉及基于机器视觉的工业元件表面缺陷检测技术。目的是为了解决现有主流工业产品表面缺陷检测技术在有干扰的情况下，检测精度低、稳定性差的问题。本发明首先对相机采集到的图像进行待测区域分割，得到元件的多个表面块感兴趣区域，对每一个表面块感兴趣区域的每一个像素位置进行特征提取，对多维特征使用K‑tSL中心聚类算法进行聚类，选取覆盖面积大于50％的连通区域作为正常区域，其余部分为缺陷部分，根据连通区域的大小判断工业元件是否合格。上述方法稳定性好，检测精度高，可以应用到工业元件的自动生产和监测中。
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公开(公告)号：CN106373106B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610839953.6
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 基于倒频谱直线势能函数的工业图像运动模糊抑制方法，本发明涉及工业图像运动模糊抑制方法。本发明是要解决工业成像过程中的运动模糊退化问题而提出了一种基于倒频谱直线势能函数的工业图像大尺度运动模糊抑制方法。该方法是通过一、确定感兴趣区域；二、得到傅里叶频谱图像；三、得到倒频谱图像；四、确定原ROI图像模糊角度的估计值五、确定原ROI图像模糊长度的估计值六、对于步骤四和步骤五得到的ROI图像的模糊角度和模糊尺度构建直线运动模糊核，并采用Lucy‑Richardson方法进行图像复原，得到清晰的ROI图像。等步骤实现的。本发明应用工业图像运动模糊抑制领域。
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公开(公告)号：CN109035340A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810940041.7
申请日：2018-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种自动显微注射系统中不同微量吸液管尖端的自动定位方法及装置，属于自动显微注射系统领域，本发明为了解决现有的针尖定位方法由于难以将注射针与背景相分离，从而导致无法准确地定位吸持针针尖位置的缺点，而提出一种自动显微注射系统中不同微量吸液管尖端的自动定位方法，包括：对采集到的原始图像进行预处理；将滤波后的图像与降噪图像做像素值差；确定预定个数的最大连通区域；做连通区域的外接矩形，确定外接矩形与图像边界的两个交点的平均位置作为针尖的根位置；计算外轮廓中所有点与所述根位置的距离，及与根位置所连线段与图像横轴的夹角；做距离曲线，根据曲线确定针尖尖端位置。本发明适用于生物的自动显微注射。
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