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公开(公告)号：CN117474886A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311485174.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 燕山大学 , 睿盛智控(天津)科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N5/04 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/25
Abstract: 本专利公开了一种陶瓷杯缺陷检测方法及系统，属于计算机缺陷检测技术领域，包括图像采集模块、远程传输模块、视觉检测模块和人机交互软件模块。图像采集模块通过运动装置和视觉元件的配合对陶瓷杯进行图像采集，经过半自动标注得到标注的数据集，减少复杂繁琐的手动标注；采集的图像通过图像远程传输模块将需要处理的图像进行实时远程传输，根据得到的图像通过视觉检测模块进行模型的训练与推理，即可实现对陶瓷杯的表面缺陷进行分类、定位及测量；人机交互软件模块可以实现缺陷的可视化显示与半自动标注，并包含训练模型、选择权重、数据增强、图像实时传输显示等功能。最终系统可以实现陶瓷杯的实时缺陷检测，并对缺陷进行定位与测量。
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公开(公告)号：CN116863274A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310869580.7
申请日：2023-07-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/40 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的钢板表面缺陷检测方法及系统，属于钢板缺陷检测技术领域，包括对缺陷图像采集，构建缺陷图像数据集；将缺陷图像数据库划为标记数据集和未标记数据集；将标记数据集划分为训练集和验证集，对训练集进行数据增强处理；建立改进后的yolov5网络模型ECS‑yolov5；用ECS‑yolov5作为半监督的检测模型；采集实时视频并对其处理，并应用半监督的检测模型，实现实时缺陷检测；缺陷数据储存模块将检测到的缺陷数据进行存储，并定期使用新的缺陷数据更新半监督的检测模型参数。本发明能够使得钢板缺陷检测的流程更加方便简单，减少对大量标记样本的依赖，且模型精度在训练过程中能越来越准确。
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公开(公告)号：CN114932546B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210292577.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 燕山大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于未知机械臂模型的深度强化学习抑振系统及方法，属于机器人控制领域，所述抑振系统包括机械臂模块、振动采集模块、处理器和抑振控制模块；所述抑振方法是将深度强化学习与输入整形器二者相结合，在机器人机械臂精确动力学模型未知的情况下，通过深度强化学习DDPG算法的训练，不断优化输入整形器的参数，以此来对机械臂振动进行优化，提高机械臂工作效率。本发明不需要明确的机械臂的动力学模型，通过此方法便可以达到较好的抑振效果，具有较强的鲁棒性，能够适应各种类型的机械臂，有着较强的普适性。
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公开(公告)号：CN113643280B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111005320.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的板材分拣系统及方法，分拣系统包括图像采集装置、分拣机器人、数据处理分析装置、信息传输装置和显示装置。分拣方法为首先通过图像采集装置采集左右图像并分别进行实时拼接，使用预先训练的板材检测模型进行板材区域提取，将提取出的板材区域通过板材角点检测算法进行角点检测和匹配，计算出角点的三维坐标，进而计算出板材的实际尺寸和中心位置，最终将分类结果和板材中心位置传递给分拣机器人控制器，控制分拣机器人对板材进行分拣。本发明能够通过图像获取板材的实际长宽值，对不同尺寸的板材进行分类，并返回控制信号控制分拣机器人拾取板材，从而实现板材智能分拣。
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公开(公告)号：CN115077488B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210586234.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 燕山大学 , 燕控科技(秦皇岛)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的厂区人员实时定位监测系统和方法，系统包括设置于实际生产厂区的多个摄像机监控模块，多摄像机监控模块捕获厂区内工作场景视频流将其传输至厂区数字孪生服务器端，所述厂区数字孪生服务器端包括视频流传输模块、视频处理与人员识别定位模块、数据库模块和数据融合传输模块；数据融合传输模块读取数据库模块中人员信息传输至数字孪生客户端软件；所述厂区数字孪生客户端包括厂区数字孪生体、多摄像机数字孪生体、人员孪生体和人员信息处理模块，人员信息处理模块以人员信息指定的多摄像机数字孪生体作为局部坐标原点，分配或更新人员孪生体到指定位置，最终在厂区数字孪生体中监测人员的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115514885A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211037134.1
申请日：2022-08-26
Applicant: 燕山大学
IPC: H04N5/232 , G06F3/01 , H04N13/332 , H04N13/366
Abstract: 本发明公开基于单双目融合的远程增强现实随动感知系统及方法，属于智能工程机械领域，所述系统包括用于采集施工场景的RGB信息和深度数据并通过无线传输技术发送到服务器端边缘端单双目融合随动智能感知模块、服务器端智能处理模块以及用户端增强现实模块；所述服务器端智能处理模块用于执行铲斗姿态估计、铲斗斗尖定位、精准环境感知以及增强现实所需的计算；所述用户端增强现实模块包括三维显示设备和操纵台，三维显示设备用于显示服务器端算法处理模块处理的三维信息融合图像，操纵台用于控制施工现场的工程机械作业。本发明以远程随动智能感知技术为基础，能够解决操作者的临场感和距离感缺失等问题。
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公开(公告)号：CN115457423A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210933317.5
申请日：2022-08-04
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/762 , G06V10/766 , G06T5/00 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种结合高效采样增强的火焰烟雾检测方法，属于计算机视觉目标检测技术领域，包括S1：收集火焰及烟雾图像，人工标注得到包含边界框的烟雾火焰数据集；S2：将S1得到的烟雾火焰数据集中的图像进行预处理及数据增强；S3：设计高效采样增强模块；S4：搭建包含高效采样增强模块的网络模型；S5：训练S4搭建的网络模型并输出检测结果。本发明可以解决火焰及烟雾检测识别准确率低的问题，为后续的火灾检测及火情分析等相关工程应用提供了新的改进思路。
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公开(公告)号：CN115330821A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210893472.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分水岭约束和边缘连接的图像分割算法，属于计算机视觉中的图像分割技术领域，该算法将边缘检测算法和分水岭算法相结合，使用边缘检测算法得到初始边缘图，同时将其进行并行化，使用基于标记的分水岭算法得到超分割边缘图，检测初始边缘图中的断点，对断点进行距离连接和去除伪断点，将未处于超分割边缘上的断点更新在超分割边缘上，将其作为搜索断裂边缘的初始点。对于断裂边缘的搜索，利用超分割边缘作为搜索路径，在初始边缘图的基础上进行断裂边缘连接，最终得到多个封闭边缘轮廓，即得图像的分割结果。
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公开(公告)号：CN115265530A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210810456.9
申请日：2022-07-11
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种头戴式设备的抗磁干扰相对偏航角自检测方法，属于传感器融合技术领域，包括以下步骤:S1、作业人员穿戴头戴式设备；S2、将光流测距模块1和光流测距模块2所测的数据滤波后得到偏航角角度；S3、对头戴式设备的平移以及复杂运动导致的光流数据变化建立约束方程进行抑制；S4、将步骤S2得到的偏航角角度经步骤S3抑制后与IMU测得的偏航角角度进行融合输出；S5、光流绝对静止时数据不改变，对IMU静止时的磁场变化导致的偏航角数据漂移加以抑制。本发明提高了数据的精确性。
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公开(公告)号：CN114932546A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210292577.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 燕山大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于未知机械臂模型的深度强化学习抑振系统及方法，属于机器人控制领域，所述抑振系统包括机械臂模块、振动采集模块、处理器和抑振控制模块；所述抑振方法是将深度强化学习与输入整形器二者相结合，在机器人机械臂精确动力学模型未知的情况下，通过深度强化学习DDPG算法的训练，不断优化输入整形器的参数，以此来对机械臂振动进行优化，提高机械臂工作效率。本发明不需要明确的机械臂的动力学模型，通过此方法便可以达到较好的抑振效果，具有较强的鲁棒性，能够适应各种类型的机械臂，有着较强的普适性。
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