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公开(公告)号：CN111438683A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010276638.3
申请日：2020-04-10
Applicant: 燕山大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明公开一种具有三维移动和一维转动的四分支四自由度工业机器人，其包括底座、运动平台和以并联方式连接底座和运动平台的第一运动分支、第二运动分支、第三运动分支和第四运动分支。四条运动分支中各有一个伺服电机驱动，其中第一运动分支和第三运动分支结构相同，第二运动分支和第四运动分支结构相同。第四运动分支与第一运动分支的结构，除其伺服电机的相关安装位置不同以外，其组成及组成件间的连接形式均相同。工件或夹具安装在运动平台上，通过四条运动分支对应的伺服电机的驱动，实现运动平台的三维移动和一维转动。本发明在现代工业领域需要三维移动和一维转动的作业中有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111438682A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010276636.4
申请日：2020-04-10
Applicant: 燕山大学
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明提供一种具有两转一移三自由度的工业移动翻转台，其包括基座、运动平台、三组结构相同的直线移动驱动单元、两组结构相同的平行四边形机构以及小U形连接件、支柱和大U形连接件，三个直线移动驱动单元安装在基座上，一个直线移动驱动单元设置在基座的一端中部，另外两个直线移动驱动单元设置在基座的另一端两侧，三个直线移动驱动单元互相平行安装。通过三个直线移动驱动单元的驱动，可实现运动平台沿直线移动驱动单元的驱动方向的直线移动和绕两个相互垂直轴的二维转动。本发明结构简单、易于安装及控制，在工业领域有广泛的应用前景，特别适合与焊接和加工机器人联动，用于大型复杂零件的多工位焊接与加工。
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公开(公告)号：CN110478860A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910823900.9
申请日：2019-09-02
Applicant: 燕山大学
IPC: A63B23/16 , A63F13/426 , A63F13/812
Abstract: 本发明涉及基于手物自然交互的手部功能障碍虚拟康复系统，属于虚拟现实服务技术领域。基于手物自然交互的手部功能障碍虚拟康复系统，包括用于建立和显示虚拟康复训练场景并完成骨架数据、图像信息和肌电信号的预处理、分析与识别的处理器模块、手部康复器械箱、信号采集装置、手物交互动作识别模块、虚拟康复训练场景显示和反馈模块以及评价模块。本发明的康复系统创新性的将患者日常性手部动作、康复器械和虚拟场景相结合，通过对骨架、图像和肌电信号进行多元特征提取和多规则学习，实现手-物交互动作识别，判断作业训练任务完成情况，进而达到手功能精准康复的目的。
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公开(公告)号：CN103456057A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310349529.X
申请日：2013-08-12
Applicant: 燕山大学
IPC: G07C9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于车牌、人脸和指纹分级自动识别的门禁系统，该系统包括：处理器、图像采集记录模块、车牌定位模块、人脸定位模块、指纹识别模块、电机控制模块、防夹模块、电源监控模块、提示与报警模块、电话、短信提醒模块、电梯、家庭门禁、车库门禁通信和控制模块。旨在提供一种功能先进、控制灵活、可靠性高的智能小区门禁系统。该系统将待监测区域划分为车辆通道和行人通道，并通过对车牌、人脸和指纹的分级识别实现高可靠性身份识别，避免犯罪分子进入，降低偷车现象，增强了小区的安全性保证业主的生命财产安全。
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公开(公告)号：CN119784778A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411976640.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/045 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06T7/194
Abstract: 本发明公开了一种机器人环境下零样本物体实例分割系统及方法，属于机器人视觉感知技术领域，首先对深度图像进行Viridis颜色映射预处理，然后利用SAM(Segment Anything Model)模型生成初始物体掩码候选；同时利用预训练的ViT(Vision Transformer)作为场景的特征描述模型处理图像，提取最后一层的注意力图，并基于注意力图的信息熵构建特征加权机制；接着计算图像块与背景块的相似性矩阵去除非物体掩码，对于剩余的每个物体掩码候选采用K‑Medoids聚类算法获取代表性采样点，最后将这些点作为提示信息输入SAM模型得到精确的物体实例分割结果。本发明充分利用视觉基础模型的零样本泛化能力，无需额外训练即可实现未见物体的精确分割，具有良好的通用性和实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119722592A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411762242.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于彩色散乱点云的平面四边形轮廓自动提取及测量方法，属于点云特征分割和点云测量技术领域，该方法通过将点云分割成多个三维平面并将其所有点投影至自平面形成二维图像，对该二维图像进行轮廓提取，随后将提取的二维图像轮廓拟合获得二维线段，最后将这些二维线段逆向求解计算出相应的三维点云线段。通过两两直线的角度与距离筛选出所有临边对，利用每四个临边对的重合边数量来确定同一平面的四边形。针对提取出的平面四边形通过对边距离测出长宽。本申请方法能够利用彩色无序点云自动提取三维空间中的平面四边形轮廓并测量，该方法能够适用于多种环境场景，具有较好的灵活性和移植性，可为后续不同类型的检测任务提供便利。
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公开(公告)号：CN119145480A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411524475.0
申请日：2024-10-30
Applicant: 燕山大学
IPC: E02F1/00 , E02F9/22 , E02F9/26 , E02F9/24 , E02F3/43 , G05B11/42 , G05B19/042 , G05B13/04 , G06F3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的液压挖掘机铲斗轨迹控制方法，属于复杂工程机械控制技术领域，包括以下步骤：包括以下步骤，S1、在无负载情况下测量铲斗系统的信息；S2、将S1中铲斗系统的输入输出信息进行动态线性化处理；S3、根据铲斗液压系统输入的代价函数设计控制律；S4、通过PID控制器控制铲斗液压缸位移。本发明通过引入数据驱动理论，使得本发明控制方法摆脱了受控系统的模型信息约束，仅依赖被控对象的输入/输出测量数据设计控制器；同时本发明通过PID控制器控制铲斗液压缸位移，由于具有PID形式的控制器易于设计，因此具有较强的物理意义；同时计算量较小，能够实现在线控制且鲁棒性较强。
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公开(公告)号：CN115175119B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210818033.1
申请日：2022-07-12
Applicant: 燕山大学
IPC: H04W4/30 , H04N23/54 , H04N23/90 , H04N23/695 , G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种适应于移动机器人的VR随动控制系统，属于VR交互控制技术领域，包括移动机器人系统、基站和本地随动控制系统；所述移动机器人系统包括移动平台、二自由度云台、移动机器人无线通信模块、运动控制模块、电源模块和摄像头模块；所述本地随动控制系统包括VR眼镜、视觉惯性里程计、随动控制器和本地网络通信模块。本发明摆脱了遥控器，操作者通过调整自身的身体位置即可直接控制移动平台的位置和二自由度云台的姿态，极大地提升了操作者的使用体验，使得操作更具备沉浸感，更符合人的直觉。
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公开(公告)号：CN117726763A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311781877.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T17/05 , G06T7/246 , G06T7/73 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/042 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的室内移动机器人4D语义SLAM方法，利用双目或RGBD相机实时采集室内场景的彩色图像和深度数据，并通过人体姿态识别网络提取人体骨架数据。进一步，通过安装在机器人上的AI边缘处理器建立目标识别、行为识别、点线特征融合里程计和回环检测四个并行模块，调用增量学习训练器训练的模型实现移动机器人对周围环境的目标识别和人体行为识别，进行机器人自身位姿跟踪和在线的4D动态语义地图构建，并通过动态更新4D语义映射地图和样本数据库实现机器人作业状态的长时感知。本发明既提高了室内机器人对复杂环境的长时感知和人机共融能力，又保障了机器人在家庭等隐私环境中具有动态学习新知识和隐私保护的能力。
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公开(公告)号：CN117593513A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311667188.0
申请日：2023-12-06
Applicant: 燕山大学 , 睿盛智控(天津)科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv5模型的陶瓷餐具表面缺陷检测方法，属于目标检测技术领域，所述方法包括：DDS远程采集陶瓷餐具表面缺陷图像，构建陶瓷餐具表面缺陷数据集；利用陶瓷餐具可视化软件对数据集中的陶瓷餐具表面缺陷图像进行批量数据增强处理；构建基于改进YOLOv5模型的检测模型，模型包括空间金字塔池化模块、transformer编码模块、CBAM注意力机制模块和轻量化卷积GSConv；构建的模型进行训练，调整模型参数，获取最优权重；对基于最优权重的模型进行精度和速度评估。本发明检测精度高、能够实时检测，提高了陶瓷餐具表面缺陷检测的准确率和效率，可在实际产线中应用，具有较高的应用价值。
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