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公开(公告)号：CN119339369A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411351461.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于优化DETR的微小薄弱软组织目标检测方法，包括：获取微小半透明薄弱软组织图像数据，构建包括训练集和验证集的数据集，数据集中每一张样本为已标注微小薄弱软组织目标的位置和类别的图像；构建基于优化DETR的深度学习目标检测网络模型；利用步骤一所述标定好的数据集，输入到步骤二所述的目标检测网络模型进行训练，训练完成后输出训练好的DETR目标检测模型，作为微小薄弱软组织目标检测的网络模型；获取待检测图像，输入到步骤三所述训练好的DETR目标检测网络模型进行检测。本发明优化对目标的特征提取过程，实现提高圆窗膜等微小目标检测精度和速度的目的。
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公开(公告)号：CN118982512A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411013066.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进Faster‑RCNN的叶片表面缺陷检测方法和装置，基于改进Faster‑RCNN的叶片表面缺陷检测方法，包括步骤S1：建立旋转机械叶片表面缺陷的数据集据库并进行数据增强；步骤S2：用改进的目标检测算法Faster‑RCNN对数据集进行训练，实现叶片表面缺陷的识别与检测，最后保存训练好的网络；步骤S3：获取待检测的旋转机械叶片图像；步骤S4：通过训练好的改进的Faster‑RCNN模型对待检测图像进行缺陷检测，得到待检测图像的检测结果。本发明可以提高叶片表面缺陷的检测效率和检测的精确度，节约率人力物力，具有重要的现实意义与经济效益。
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公开(公告)号：CN118769252A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411013036.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于视觉控制引导的机械臂手势控制方法及系统，包括步骤S1：选用相应手势数据集并进行数据预处理和数据增强；步骤S2:用目标检测算法YOLOv5对数据集进行训练，实现人手动作的识别与检测；步骤S3:加入目标跟踪算法Deep‑Sort，在完成手势识别步骤后对人手的运动轨迹进行实时跟踪；步骤S4:搭建机械臂手势识别控制环境，将上述深度学习模型部署到机械臂控制系统中；步骤S5:对机械臂的正逆运动学进行推导，设计机械臂的MPC动力学控制；步骤S6：采用MPC电气控制算法结合视觉模块通过RGB相机实现机械臂跟随人手实时运动。本发明识别手势的精准度高、鲁棒性强，跟踪人手轨迹的准确度、效率高。
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公开(公告)号：CN113838147B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202111147911.3
申请日：2021-09-29
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度相机的叶片装配视觉引导方法及系统。包括：创建视觉系统标定并进行参数配置；采集目标图像，通过与环境图像进行特征对比判断目标二维坐标；对目标平面图像和深度图像进行匹配，获取深度值；读取二维坐标对应点的深度值，得到目标三维坐标；机械臂获取三维坐标，通过多点位控制完成目标装配。上述基于深度相机的叶片装配视觉引导方法，通过特征对比结合获取的深度值实现实时叶片识别和三维定位，可以在复杂场景和任意光照变化下实现检测定位的目的，精确度高、抗干扰性强。
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公开(公告)号：CN113050501A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110313544.3
申请日：2021-03-24
Applicant: 上海海事大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种车间虚拟监控系统及服务终端，所述的虚拟车间根据真实的物理车间的布局和环境建立，所述的车间虚拟监控系统包括：数据采集平台、数据处理平台、业务逻辑平台、功能支持平台以及人机交互界面。本发明通过数据驱动使得物理车间与虚拟车间同步运动，并通过人机交互界面实现用户对虚拟车间的三维可视化监控，并具有设备信息查看多视图展示、设备故障检测、车间场景漫游功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112162543A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011006102.6
申请日：2020-09-23
Applicant: 上海海事大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种基于数字孪生的叶片转子试验台预测性维修方法及系统。此系统包含三大模块，物理空间模块、边缘网关模块及孪生空间模块，所述的物理空间模块主要由叶片转子试验台静态数据以及动态数据所构成，所述的边缘网关模块主要由信息接收模块、数据处理模块、异常检测模块及预测故障模块等子模块构成，所述的孪生空间模块由孪生设备模块、虚拟场景模块、数学模型模块、数据存储模块、实时监测模块及故障报告模块等子模块构成，叶片转子试验台的预测性维修方法也是基于此系统得以实现。本发明一方面实现了对叶片转子试验台的预测性维修，更为重要的是保证叶片转子试验台健康运行，减少停机时间，提高试验的精确性。
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公开(公告)号：CN109725529A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811454391.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 上海海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种半组合式大型船用曲轴复套变形控制模拟方法，方法包括：(11)复套第一曲拐，以确定曲轴的第一变形；(12)获得最大位移所对应的第一目标曲拐，并判断所述第一变形是否在规定范围内；(13)如果否，在所述第一目标曲拐的开档部位添加套件或者固定该曲拐；(14)判断所述第二变形是否在规定范围内；(15)如果否，通过固定装置对第二目标曲拐添加套件或者固定；(16)对所述第一曲拐后的第二曲拐作为新的第一曲拐，返回执行步骤(11)。应用本发明的实施例，多种变形超过规定范围的情况下，提供套件添加、曲拐固定、更换或者添加套件位置等多重应对变形的方式。
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公开(公告)号：CN119478492A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411409899.2
申请日：2024-10-10
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/80 , G16H30/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于CNN和视觉注意力架构的自监督单目深度估计方法，包括：采用公共和临床收集的数据集对自监督单目深度估计网络进行训练，将目标图像输入深度估计网络得到预测深度图；将目标图像和目标图像的相邻帧图像输入到姿态估计网络得到相机的相对位姿矩阵；根据得到的深度图和相对位姿矩阵，利用重投影公式和双线性采样得到合成目标图像；利用最小化目标图像和重建目标图像之间的光度误差损失函数和平滑度误差损失函数来使网络达到最优。本发明融合不同层次特征，增强弱纹理区域的特征表达，提高针对耳道、胃肠等弱纹理场景的单目深度估计精度。
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公开(公告)号：CN119444860A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411562987.6
申请日：2024-11-05
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/33 , G06V20/56 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种无序筛选场景下机械臂抓取方法，包括：获取基于彩色图像和点云图的工件模型的点对特征信息，并将其存储在哈希表中；获取场景实例的彩色图像和点云图，并通过目标识别模型算法实现点云实例分割；对场景实例点云进行外观边缘检测，建立点对特征并生成点对特征描述子；将所述点对特征描述子与工件模型的点对特征信息进行点云配准，得到目标工件多个实例的6D位姿信息；预定义目标工件在坐标系中的参考方向并将位姿指定轴设为Z轴，确定目标工件多个实例的6D位姿信息中的有效位姿。相应的，本发明还提供一种机械臂抓取系统、电子设备以及存储介质。本发明可以提高在无序筛选场景下从散乱遮挡的工业零件中拾取目标工件的准确率及效率。
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