一种牵引式巡检机器人
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115342283B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202210968285.2

    申请日:2022-08-12

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开一种牵引式巡检机器人,涉及巡检机器人技术领域,包括第一支撑座、第二支撑座、机器人本体、牵引绳、牵引驱动机构、两个承重机构和多个托举挂钩,承重机构包括承重绳和张紧组件,机器人本体包括车身、两个转向架和两个滑动机构,各转向架的下端均转动安装于车身上,各滑动机构均设置于一个转向架的上部,各滑动机构均用于滑动安装于两个承重绳上,牵引驱动机构用于带动机器人本体沿承重绳运动;托举挂钩包括主架体、两个挂架和两个弹性导向机构,各挂架均用于套设于一个承重绳上,两个弹性导向机构对称设置于主架体上,牵引绳能够由两个弹性导向机构之间穿过。该牵引式巡检机器人具有转向功能,轨道自重较小,成本低,便于施工。

    一种双动态条件下的蜂群相机阵列自主协同感知测量方法

    公开(公告)号:CN118827964A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410844284.6

    申请日:2024-06-27

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及视觉规划技术领域,特别是一种双动态条件下的蜂群相机阵列自主协同感知测量方法,包括:通过蜂群相机阵列采集测量目标的视觉信息;对所述视觉信息进行处理,估计所述测量目标的状态;基于所述视觉信息和所述测量目标的状态生成规划指令,通过所述规划指令指导所述蜂群相机阵列的动作,在所述蜂群相机阵列的动作下完成对所述测量目标的测量。本发明针对高速动态变化应用场景下的蜂群视觉传感需求,提出了双动态条件下的蜂群相机阵列自主协同感知测量,为动态目标测量任务提供了一种经济有效的技术解决方案。

    一种抗干扰测量定位用模式靶标及其定位方法

    公开(公告)号:CN118111403B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410533725.0

    申请日:2024-04-30

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种抗干扰测量定位用模式靶标及其定位方法,涉及合作对象三维测量定位领域,模式靶标包括:圆形整体结构以及编码圆;所述圆形整体结构使用外圆和内圆构成的同心圆环,所述同心圆环的内部的颜色保持一致,所述同心圆环对应一个二进制编码的识别序列号,所述识别序列号采用所述编码圆的形式,所述编码圆分布在所述同心圆环的编码环带上;所述模式靶标采用抗反射的吸光材质进行印制。本发明基于圆形特征的识别优势,设计了特征松散结构,以应对长景深成像中的信息压缩带来的失真,确保识别准确性与定位精度,使用了抗反射的吸光材质进行靶标的印制,以保障其在时变场景下的高对比度特性。

    基于Yolov5s网络激光端点检测的多线激光条纹中心提取方法

    公开(公告)号:CN119048580A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411086310.X

    申请日:2024-08-08

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于Yolov5s网络激光端点检测的多线激光条纹中心提取方法,包括以下步骤:采集线结构光箱体图像数据,进行预处理后输入训练好的基于Yolov5s网络激光端点检测模型,获得多线激光所有端点的边界框的位置;通过非极大值抑制技术过滤重叠的边界框,计算边界框的中心点作为多线激光所有端点的二维坐标,匹配每条激光的首、末端点,计算激光条纹的直线方程,基于所述直线方程划分多个感兴趣区域,计算每个感兴趣区域的加权质心,完成激光条纹中心提取。与现有技术相比,本发明可以进一步提高激光条纹中心提取结果的精确性,减少线结构光三维测量过程中的误差和波动。

    一种高活性零价金属铝粉体的制备方法及其应用

    公开(公告)号:CN116174700B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202211433737.3

    申请日:2022-11-16

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种高活性零价金属铝粉体的制备方法及其应用,所制备的高活性零价金属铝粉体在去除pH中性水溶液中有毒六价铬离子及其它有害阴离子方面的效果突出。本发明使用简单且环境友好的方法来提高铝粉体的还原活性,即将微米尺寸粒径的铝粉体加入到水中浸泡,使铝颗粒与水反应并在其表面覆盖一层精细松散的絮状氢氧化铝纳米颗粒,经冷冻干燥后得到精细氢氧化铝表面改性的铝粉体。相比原始铝颗粒表面的致密氧化膜阻碍其内部电子的释放,精细氢氧化铝表面改性的铝粉体能够快速释放其内部的电子,高效还原去除pH中性水溶液中的六价铬离子、溴酸根离子和硝酸根子离子。本发明方法可用于水中的重金属及其它有害污染物的去除。

    一种巡线交替移动式气动组件

    公开(公告)号:CN113846554B

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202110954280.X

    申请日:2021-08-19

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明提出了一种巡线交替移动式气动组件及其安装方法,以解决现有桥梁下移动平台搭建困难成本高,及适用范围窄的问题;包括支撑座和与其外形相似的移动座,移动座上端和支撑座上端分别开设有开口朝上的安装槽,安装槽内卡接有与其底部接触的气刹车装置,安装槽内拆卸连接有线轮机构,移动座和支撑座上分别开设有前后贯通且位于气刹车装置和线轮机构之间的穿线孔,移动座和支撑座的外侧设有裙边,支撑座前后两端分别开设有管道接口,每个支撑座前后两端的管道接口不连通,支撑座上位于管道接口外侧的四个方向上分别开设有前后贯通的两个气路通道、第一气刹通道,以及第一避让孔,移动座中部开设有前后贯通的方孔,方孔内安装有辊轮机构。

    一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法

    公开(公告)号:CN110223310A

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201910426770.5

    申请日:2019-05-22

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法,使用深度神经网络对含有线结构光的箱体图像的特定边缘进行检测,包括如下操作步骤:1)箱体数据集制作与标注。2)网络搭建与优化。3)使用图像处理方法进行八个点检测。本发明通过采用深度学习的边缘检测方法识别线结构光及箱体边缘,经过卷积神经网络的训练得到边缘二值图,最后获得线结构光中心线和箱体边缘相交的八个特征点。本方法有算法复杂度低,鲁棒性强,稳定性高,对复杂环境适应良好等诸多优点。

    一种高活性零价金属铝粉体的制备方法及其应用

    公开(公告)号:CN116174700A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202211433737.3

    申请日:2022-11-16

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明公开了一种高活性零价金属铝粉体的制备方法及其应用,所制备的高活性零价金属铝粉体在去除pH中性水溶液中有毒六价铬离子及其它有害阴离子方面的效果突出。本发明使用简单且环境友好的方法来提高铝粉体的还原活性,即将微米尺寸粒径的铝粉体加入到水中浸泡,使铝颗粒与水反应并在其表面覆盖一层精细松散的絮状氢氧化铝纳米颗粒,经冷冻干燥后得到精细氢氧化铝表面改性的铝粉体。相比原始铝颗粒表面的致密氧化膜阻碍其内部电子的释放,精细氢氧化铝表面改性的铝粉体能够快速释放其内部的电子,高效还原去除pH中性水溶液中的六价铬离子、溴酸根离子和硝酸根子离子。本发明方法可用于水中的重金属及其它有害污染物的去除。

    一种基于气缸的机械臂重力补偿装置及方法

    公开(公告)号:CN115284333A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210995587.9

    申请日:2022-08-18

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于气缸的机械臂重力补偿装置及方法,所述补偿装置包括:气缸驱动组件、钢丝绳和双滑轮;所述双滑轮套设在机械臂的俯仰轴上;所述气缸驱动组件的气缸的伸缩杆与所述钢丝绳的一端连接,所述钢丝绳缠绕在所述双滑轮上,所述钢丝绳的另一端与所述机械臂的末端连接。本发明通过气缸驱动组件输出重力补偿力,拉动钢丝绳在双滑轮上产生扭矩,补偿机械臂的重力在俯仰轴上的重力矩,以实现机械臂重力的补偿。

    一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法

    公开(公告)号:CN110223310B

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN201910426770.5

    申请日:2019-05-22

    Applicant: 上海大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的线结构光中心线和箱体边缘检测方法,使用深度神经网络对含有线结构光的箱体图像的特定边缘进行检测,包括如下操作步骤:1)箱体数据集制作与标注。2)网络搭建与优化。3)使用图像处理方法进行八个点检测。本发明通过采用深度学习的边缘检测方法识别线结构光及箱体边缘,经过卷积神经网络的训练得到边缘二值图,最后获得线结构光中心线和箱体边缘相交的八个特征点。本方法有算法复杂度低,鲁棒性强,稳定性高,对复杂环境适应良好等诸多优点。

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