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公开(公告)号：CN114738595B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210363211.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 东北大学
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , F16M11/04 , F16M11/10 , F16M11/18 , F16M11/20 , F16M11/38 , F16M11/42 , F16L101/30
Abstract: 本发明提供一种管道巡检机器人，包括检测装置、位姿调整装置和用于沿管道内壁移动的行走机构；位姿调整装置的固定端安装在支撑平台上，位姿调整装置的位姿输出端与检测装置连接；检测装置包括安装支架和四个以上的相机，安装支架的第一端与位姿调整装置的位姿输出端固定连接，安装支架的第二端伸出位姿调整装置的位姿输出端，该四个以上的相机均固定安装在安装支架的第二端，并且该四个以上的相机围绕安装支架第二端的朝向方向呈均匀环状布置；管道巡检机器人巡检过程中，每一个相机的镜头均朝向管道的内壁，以实现沿管道截面方向的360°全向检测。本发明还提出一种上述管道巡检机器人的巡检方法。
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公开(公告)号：CN114660074A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210306860.2
申请日：2022-03-25
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及航空发动机检测设备技术领域，尤其涉及一种涡扇航空发动机首级扇叶表面缺陷检测装置。本发明的提供的一种涡扇航空发动机首级扇叶表面缺陷检测装置，由于设有用于采集首级扇叶中每个叶片的正面及背面图像的图像采集处理组件、用于带动图像采集处理组件横向移动、升降运动以及伸缩运动的图像驱动机构、用于拨动首级扇叶中的叶片的拨动组件、用于带动拨动组件转动以及伸缩运动的拨动驱动机构以及用于承载图像驱动机构和拨动驱动机构，并带动图像驱动机构和拨动驱动机构移动的承载机构，因此结构简单、操作便捷，实现了涡扇航空发动机首级扇叶表面缺陷检测过程的自动化，提高了工作效率，节约成本。
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公开(公告)号：CN116385546A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310579747.6
申请日：2023-05-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种同时分割和检测抓取位姿的多模态特征融合方法，涉及机器人抓取位姿检测技术领域。本发明设计了一种点云图像协同指导的融合模块，模块不仅能够融合点云和图像特征，还能突出其中关键的特征对并抑制非感兴趣区域的特征。算法的预测过程从对融合特征进行前景点分割开始，然后设计一种同时考虑语义信息、距离信息、抓取置信度的种子点采样算法，生成质量更高的种子点。然后根据选定的种子点进行抓取位姿预测。本发明能够充分利用点云和图像信息，通过多模态特征来促进分割和抓取检测的性能，以服务于服务机器人、工业机器人等应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111667033A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010358070.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06K17/00 , G06K7/14 , G06K7/10 , G08B21/24 , G06F16/9538 , G06F16/953 , A61J7/04
Abstract: 本发明属于医用品领域，公开了一种视障人士安全用药的信息识读辅助系统及方法。通过二维码给用户传递信息，用户只需打开手机应用端进行扫码即可通过语音获得药品的相关信息，使用过程几乎没有成本，而且非常方便快捷。手机应用端，可对二维码进行扫描，并语音播报药品的基本信息，并根据每天应服用的次数在固定的时间点提醒患者按时服药，避免用户忘记服药的情况，并且能给出上次服药的时间以避免重复吃药。
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公开(公告)号：CN114660074B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202210306860.2
申请日：2022-03-25
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及航空发动机检测设备技术领域，尤其涉及一种涡扇航空发动机首级扇叶表面缺陷检测装置。本发明的提供的一种涡扇航空发动机首级扇叶表面缺陷检测装置，由于设有用于采集首级扇叶中每个叶片的正面及背面图像的图像采集处理组件、用于带动图像采集处理组件横向移动、升降运动以及伸缩运动的图像驱动机构、用于拨动首级扇叶中的叶片的拨动组件、用于带动拨动组件转动以及伸缩运动的拨动驱动机构以及用于承载图像驱动机构和拨动驱动机构，并带动图像驱动机构和拨动驱动机构移动的承载机构，因此结构简单、操作便捷，实现了涡扇航空发动机首级扇叶表面缺陷检测过程的自动化，提高了工作效率，节约成本。
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公开(公告)号：CN115908314A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211438975.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于从像素到全局双边指导网络的少样本缺陷检测方法，涉及图像识别领域，为了建立准确的像素级对应关系，采用了一种交互式特征加权方案，由两个互补分支组成，分别对前景和背景图像的自依赖性和相互依赖性进行建模，克服纹理偏移、前景和背景相似度高的问题，再通过全局双边语义指导的方式建立全局双边对应关系，进一步提高模型的鲁棒性，解决样本缺陷检测算法对大规模数据集的依赖，实现对未见过缺陷类别进行准确分割，以克服生产制造中的罕见缺陷类型的无法被检测的问题。
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公开(公告)号：CN115588101A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211323255.2
申请日：2022-10-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/52 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于最优双边特征运输网络的少样本缺陷分割方法，涉及缺陷检测领域；根据获取待测材料的指导图像、查询图像，通过多尺度特征提取网络，获取多尺度支持特征、多尺度查询特征及多尺度背景特征；通过像素级双边语义指导网络，获取最优前景相关张量；通过全局双边语义指导网络，获取最优背景相关张量；在通道域中连接最优前景相关张量和最优背景相关张量，获取多尺度最优双边相关张量；基于多尺度最优双边相关张量，通过相关性分析网络卷积层获取所述待测材料所对应的预测分割掩码图像；提高对未见过材料缺陷的分割精度和泛化能力，降低缺陷分割算法对大规模数据集的依赖，提升缺陷分割算法的部署效率，减少开发周期。
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公开(公告)号：CN114738595A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210363211.6
申请日：2022-04-07
Applicant: 东北大学
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , F16M11/04 , F16M11/10 , F16M11/18 , F16M11/20 , F16M11/38 , F16M11/42 , F16L101/30
Abstract: 本发明提供一种管道巡检机器人，包括检测装置、位姿调整装置和用于沿管道内壁移动的行走机构；位姿调整装置的固定端安装在支撑平台上，位姿调整装置的位姿输出端与检测装置连接；检测装置包括安装支架和四个以上的相机，安装支架的第一端与位姿调整装置的位姿输出端固定连接，安装支架的第二端伸出位姿调整装置的位姿输出端，该四个以上的相机均固定安装在安装支架的第二端，并且该四个以上的相机围绕安装支架第二端的朝向方向呈均匀环状布置；管道巡检机器人巡检过程中，每一个相机的镜头均朝向管道的内壁，以实现沿管道截面方向的360°全向检测。本发明还提出一种上述管道巡检机器人的巡检方法。
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