-
公开(公告)号：CN102128617A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201010592895.4
申请日：2010-12-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明是基于色标块的视觉实时测量方法，步骤S1：在机器人的背部上方设有已知尺寸的色标块；步骤S2：以单摄像机采集色标块的色标图像；步骤S3：跟踪色标块的中心点、长边中点和短边中点确定色标块图像区域；步骤S4：对色标图像按照设定的间隔和方向扫描处理获得具有亚像素精度的边缘点；步骤S5：将亚像素精度的色标块边缘点经最小二乘拟合获得四条边缘直线；步骤S6：求四条边缘直线的交点获得四个顶点的图像坐标；步骤S7：计算色标块新的中心点、新的一条长边中点和新的一条短边中点；步骤S8：利用n点透视算法求取机器人位姿；步骤S9：利用正交迭代算法对机器人位姿进行优化，得到机器人的姿态矩阵正交的位姿。
-
公开(公告)号：CN118259679A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368959.4
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种多约束下机器人同步学习和运动与力混合控制方法及系统，方法包括根据机器人的运动学方程，将不同层次的物理约束分别转化为速度级和加速度级的不等式约束；结合转化为速度级和加速度级的不等式约束，建立机器人的运动与力混合控制模型；基于所述机器人的运动与力混合控制模型进行机器人重复运动规划，采用一个性能指标处理关节漂移；结合所有的约束及关节漂移处理条件建立统一的多目标时变二次规划模型；对统一的多目标时变二次规划模型利用基于递归神经网络的控制器，自定义约束比例和权重以匹配任务需求，求解最优解，得到多约束下的机器人混合控制方案。本发明能够综合处理多重约束、有效处理运动学不准确性，并纠正关节漂移，提高鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117197152A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310223699.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 滨州魏桥国科高等技术研究院 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/10 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种降低波动性的图像分割方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取输入图像；采用编码器对输入图像进行下采样，得到空间切片；对空间切片进行排列和拼接，得到拼接切片；根据级联的空洞卷积层对拼接切片进行特征提取，得到下采样的特征图；采用解码器对特征图进行上采样处理，得到分割图像。本发明能够保证输入图像在少量移动时被分割网络分割出的结果波动性小，使分割网络的平移相等性得到很好的保持。
-
公开(公告)号：CN106501265B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610894348.9
申请日：2016-10-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化方法和系统。其中，该方法可以包括：基于暗场图像，利用Gabor滤波器，构建线段探测单元；其中，线段探测单元包括Lc、Ll和Lr，Lc表示图像中待检测像素点的灰度值之和；Ll表示与待检测像素点左侧相距wu大小的灰度值之和；Lr表示与待检测像素点右侧相距wu大小的灰度值之和；wu表示线段探测单元的宽度；根据下式对待检测像素点进行二值化：I(u,v)>T1，Lc>Ll+T2且Lc>Lr+T2；I(u,v)表示大口径光学元件表面划痕暗场图像中像素点(u,v)的灰度值；u表示像素点的横坐标；v表示像素点的纵坐标；T1表示第一阈值；T2表示第二阈值。通过采用该技术方案，解决了如何准确实现大口径光学元件表面划痕暗场图像的二值化提取的技术问题。
-
公开(公告)号：CN105447512B
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201510779518.4
申请日：2015-11-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
Abstract: 本发明公开了一种粗精结合的光学表面缺陷检测方法及装置，本发明涉及光学表面检测领域。本发明是要解决传统的肉眼识别的检测方式效率低下、检测精度有限、自动化水平低的问题，从而提出一种基于图像处理和模式识别技术的光学表面缺陷识别方法。该方法是分为两个步骤，步骤一对输入的原始图像直接利用基于图像建模的方差信息进行快速粗检测，获取异常区域的位置及其区域；步骤二是对区域中疑似缺陷利用基于Gist的模式识别方法进行精检测，最后输出结果。本发明应用于光滑表面的定量损伤检测和污渍分析，检测效率快，精度高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106392932B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201610709457.9
申请日：2016-08-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G02B7/00
Abstract: 本发明公开了一种光学元件夹持装置和方法。所述夹持装置包括初始定位基准块、长度导向滑轨、长度导向滑块、宽度导向齿条轴、宽度导向齿轮滑块、厚度调整定位组件、俯仰轴和偏摆轴。本发明能够夹持长度400‑1000mm，宽度200‑500mm，厚度60‑150mm的方形光学元件，并能够调整元件的俯仰和偏转角度，尺寸位置定位精度优于1mm，角度定位精度优于10′，且装夹过程简单，稍做该动，可用于其它具有同类夹持需求的场合中。本发明具有广泛的应用前景和可观的社会经济效益。
-
公开(公告)号：CN105631857B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201510954616.7
申请日：2015-12-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种光学元件表面划痕的检测方法和装置。所述方法包括：对光学元件表面的图像二值化后，检测得到所述光学元件表面初步划痕的信息；对所述初步划痕的信息进行分组，每一组代表一条完整的划痕；根据分组后的初步划痕的信息得到每一条完整划痕的感兴趣处理矩形区域；根据所述每一条完整划痕的感兴趣处理矩形区域获取每一条完整划痕对应的精确划痕点集；对每一条完整划痕对应的精确划痕点集进行分段，并剔除每段中的干扰噪点；对每一条完整划痕中的所有点集与每一条完整划痕的精确划痕点集进行合并，并获取每一条完整划痕对应的划痕的信息，所述划痕的信息包括长度以及是否存在弯曲。本发明的方案抗噪声干扰能力，检测速度较快。
-
公开(公告)号：CN105928949A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610238030.5
申请日：2016-04-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G01N21/94
CPC classification number: G01N21/94
Abstract: 本发明公开了一种光学元件表面颗粒物在线监测装置及其在线监测的方法。其中，该装置包括光学反射镜(3，9)、固定架(4)、暗场成像系统(5)、光学反射镜箱体(6)、二暗场照明光源(7)、明场成像系统(8)、线性位移台(12)；其中，所述光学反射镜(3，9)和所述固定架(4)设置在所述光学反射镜箱体(6)上；所述暗场成像系统(5)、所述明场成像系统(8)和所述线性位移台(12)设置在所述固定架(4)上，所述线性位移台(12)带动所述明场成像系统(8)运动；所述二暗场照明光源(7)分别设置在所述光学反射镜(9)的两侧。由此，本发明实施例解决了如何以不同分辨率监测光学元件表面污染物的技术问题。
-
公开(公告)号：CN103344182B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310317168.0
申请日：2013-07-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的糖果几何尺寸测量系统和方法，该系统包括：两路视觉系统、两个光源、调整平台和计算机。本发明还提出利用所述测量系统对3.8g和6.0g两种不同形状和大小的糖果的几何尺寸进行测量的方法。本发明利用糖果在两路视觉系统中清晰完整的成像，采用图像处理的方法，实现了3.8g和6.0g不同形状的糖果的几何尺寸的快速精确的测量。本发明操作简单，测量速度快，精度高，可以满足流水线上对糖果几何尺寸的快速测量。
-
公开(公告)号：CN103386598B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310292097.3
申请日：2013-07-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: B23P19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于混合视觉伺服的微零件自动装配装置及方法，该装置包括：三路显微视觉系统，三条视觉联接线，两个运动平台，第一微零件、第二微零件，两条数据线和计算机。本发明还公开了一种基于混合视觉控制的微装配中微零件自动对准和装配方法，该方法首先采用基于位置的视觉控制方法将装配零件运动至装配空间，使得待装配零件的特征区域处于显微视觉系统的视野内；然后建立基于图像雅可比矩阵的视觉伺服控制模型，利用图像特征参数增量控制零件在三维空间的位姿变化，最终完成装配。本发明解决了传统微装配过程中微零件经常移出显微视觉视野的问题，简化了操作工艺，提高了装配效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
113
records
(took 0.034 seconds)
