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公开(公告)号：CN102800051A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210084914.1
申请日：2012-03-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶微分的自适应浮选泡沫图像增强方法。首先根据分数阶微分特性与浮选泡沫图像特点构造合适的分数阶微分掩模；其次通过实验分析图像质量与微分阶数的关系，选取对比度作为浮选泡沫图像质量的评价标准，其与微分阶数的存在连续唯一的关系；最后采用变形二分法，以图像对比度作为图像评价准则，指导寻找最佳分数阶微分的阶数并根据得到的最佳阶数的分数阶微分掩模，对浮选泡沫图像进行处理得到增强后的图像。本发明能大量节省人工调试寻找最佳微分阶数的时间，使得增强后的图像边缘明显突出，纹理更加清晰，图像分割与特征提取等更加准确，工艺参数及回收率预测精度更高，实现浮选生产操作优化，减少矿产资源浪费。
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公开(公告)号：CN114571444B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210196429.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Q‑learning的扒渣机器人阻抗控制方法。首先利用扒渣机器人运动学计算得到臂末端笛卡尔空间期望轨迹，采用安装在扒渣机器人末端的六自由度力/力矩传感器测量得到机械臂的末端与目标物体产生的实际接触力。期望接触力采用Maxwell模型进行估计。将实际接触力和期望接触力求偏差再通过阻抗控制器对期望轨迹进行修正，同时使用Q‑learning的方法对阻抗控制器参数进行实时修订。最后利用逆运动学计算得到扒渣机器人关节角度的期望轨迹，借助其轨迹完成扒渣机器人的相关运动操作。本发明可以保证扒渣机器人与外界环境交互过程中的鲁棒性和稳定性，可应用于扒渣机器人的作业运动控制中。
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公开(公告)号：CN109976347B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201910287276.5
申请日：2019-04-11
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种结合快速扩展随机树和势场法的视觉伺服路径规划方法。先给出机器人任意位姿下目标物特征点的任务空间坐标与图像平面像素坐标的映射关系；然后在任务空间随机生产新的位姿，新的位姿要保证与最近的原有位姿之间没有障碍物，同时计算出相应位姿下目标物特征点图像平面像素坐标，使其保持在相机视野范围内；使用基于快速扩展随机树和势场法的路径规划方法在任务空间搜索可行的相机路径，得到相应的图像平面特征轨迹，最后利用基于图像的视觉伺服(IBVS)进行跟踪控制使机器人实现初始位姿到期望位姿的避障并满足视野约束的运动。本发明通过在机器人视觉伺服中引入路径规划技术，解决了机器人视觉伺服中的避障和特征可视问题。
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公开(公告)号：CN111207988B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010100256.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微流体的矿浆检测装置，包括检测池以及布置在检测池内部的微流通道；所述检测池内部填装矿浆并通过搅拌形成的矿浆流体，所述微流通道内部形成流速超过矿浆流体的微流体，所述微流通道上设有与检测池内部连通的渗透开口，所述渗透开口相对的另一侧微流通道内部固定设置检测传感器，利用微流体的流速大于矿浆体系的流速，矿浆中较大的矿物颗粒被排除在微流体外部，矿浆内部较小的离子和分子可以通过渗透开口渗透进微流体形成检测体系，最终经过检测传感器，实现监测矿浆体系成分的目的，矿浆的实时监测结果更加准确，有效避免了矿物颗粒对检测传感器的损耗，为关键浮选参数的检测提供基础。
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公开(公告)号：CN108621167B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810809713.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓边及内包圆特征的视觉伺服解耦控制方法。在基于矩形轮廓视觉识别的眼在手机器人伺服控制应用研究中，提出基于轮廓内包圆特征和基于轮廓线特征分别控制机器人末端执行器的平移量和旋转量，并引入内包圆面积特征的矢量补偿和轮廓质心点的位置补偿，实现机器人位置和姿态的视觉伺服解耦控制。通过本发明的技术方案，能较好的克服伺服控制过程中因深度、标定误差以及图像噪声造成的不确定性问题，使机器人末端执行器运动实现较好的收敛速度和更为平滑的移动轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111797686A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010472362.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列相似性分析的泡沫浮选生产过程运行状态稳定度评估方法。方法分为两步进行，第一步主要完成平稳程度相对最优的参考时间序列的选取；第二步主要完成待评价时间段内运行状态稳定度的评估。首先在回收率较高的班组内预选出多个较平稳运行状态时间序列构成参考序列集合；然后对多个参考序列进行相空间重构并绘制出其对应的递归图。最后，应用基于趋势的相似性度量方法完成对待评时间序列与参考序列的相似性评价。通过综合状态评价值以及稳定度信息，不仅可以得到运行状态的等级信息，更能够确定出生产过程稳定在某一工况等级下的程度，从而为操作人员提供更为准确的指导信息，进而提高矿物回收率以及节约生产成本。
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公开(公告)号：CN111678523A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010613627.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/20 , G06F16/901 , B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于STAR算法优化的快速BI_RRT避障轨迹规划方法。方法分为两步进行，第一步主要完成两个结构树快速向对方的方向扩展并产生新的节点；第二步主要完成对生长后的节点集合进行最优路径选择。本发明通过对双向生长树的生长规律进行设计，使得双向生长树的随机性更弱，更快的离开初始区域，利用对生成的路径进行重选父节点以及重新焊接树的操作，使得最终路径趋近于最优路径，提升了避障轨迹规划的效率。
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公开(公告)号：CN108629741B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810252207.6
申请日：2018-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于L0和L1正则项的模糊核估计方法，利用L0正则项作为中间清晰图像求解时的约束条件，有效抑制振铃效应；利用L1正则项作为估计模糊核求解时的正则化约束条件，使得估计模糊核足够稀疏，根据建立的模糊核估计模型，将基于L0和L1正则项的模糊核估计方法，应用于图像金字塔理论中，由粗到细地从图像金字塔的顶层至底层求解估计模糊核，将所求得的模糊核用于图像非盲复原算法，复原出最终清晰图像。本发明能够较为准确地估计出模糊图像的模糊核，从而用估计出的模糊图像的模糊核，将初始模糊图像复原出最终清晰图像。
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公开(公告)号：CN111207988A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010100256.5
申请日：2020-02-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微流体的矿浆检测装置，包括检测池以及布置在检测池内部的微流通道；所述检测池内部填装矿浆并通过搅拌形成的矿浆流体，所述微流通道内部形成流速超过矿浆流体的微流体，所述微流通道上设有与检测池内部连通的渗透开口，所述渗透开口相对的另一侧微流通道内部固定设置检测传感器，利用微流体的流速大于矿浆体系的流速，矿浆中较大的矿物颗粒被排除在微流体外部，矿浆内部较小的离子和分子可以通过渗透开口渗透进微流体形成检测体系，最终经过检测传感器，实现监测矿浆体系成分的目的，矿浆的实时监测结果更加准确，有效避免了矿物颗粒对检测传感器的损耗，为关键浮选参数的检测提供基础。
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公开(公告)号：CN108621167A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810809713.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 中南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓边及内包圆特征的视觉伺服解耦控制方法。在基于矩形轮廓视觉识别的眼在手机器人伺服控制应用研究中，提出基于轮廓内包圆特征和基于轮廓线特征分别控制机器人末端执行器的平移量和旋转量，并引入内包圆面积特征的矢量补偿和轮廓质心点的位置补偿，实现机器人位置和姿态的视觉伺服解耦控制。通过本发明的技术方案，能较好的克服伺服控制过程中因深度、标定误差以及图像噪声造成的不确定性问题，使机器人末端执行器运动实现较好的收敛速度和更为平滑的移动轨迹。
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