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公开(公告)号：CN117750204B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311513217.8
申请日：2023-11-14
IPC: H04N23/695 , H04N23/66 , H04N23/661 , H04N23/60
Abstract: 本发明提出一种输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄方法及装置，将带有视觉传感器和位置传感器的二自由度运动模组部署在输送线的适当位置，运动模组可驱动视觉传感器执行水平和竖直方向的直线移动；当位置传感器检测到目标物体时，开启视觉传感器采集图像；在采集的图像中识别目标物体，获取目标物体的位置和速度，将其作为反馈信号，控制水平运动模组对目标追及并实现同速拍摄；根据目标识别结果，确定最佳拍摄距离，控制竖直运动模组驱动视觉传感器调节拍摄高度，采集图像并完成目标的检测或测量；运动模组复位，等待下一次拍摄；本发明采用非高速视觉传感器，并在不干扰原有生产节律的条件下，实现输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄。
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公开(公告)号：CN117750204A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311513217.8
申请日：2023-11-14
IPC: H04N23/695 , H04N23/66 , H04N23/661 , H04N23/60
Abstract: 本发明提出一种输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄方法及装置，将带有视觉传感器和位置传感器的二自由度运动模组部署在输送线的适当位置，运动模组可驱动视觉传感器执行水平和竖直方向的直线移动；当位置传感器检测到目标物体时，开启视觉传感器采集图像；在采集的图像中识别目标物体，获取目标物体的位置和速度，将其作为反馈信号，控制水平运动模组对目标追及并实现同速拍摄；根据目标识别结果，确定最佳拍摄距离，控制竖直运动模组驱动视觉传感器调节拍摄高度，采集图像并完成目标的检测或测量；运动模组复位，等待下一次拍摄；本发明采用非高速视觉传感器，并在不干扰原有生产节律的条件下，实现输送线上运动目标的视觉同速跟踪拍摄。
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公开(公告)号：CN119912186A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510098806.7
申请日：2025-01-22
Applicant: 东南大学 , 江苏镇江建筑科学研究院集团股份有限公司
IPC: C04B20/02 , C04B18/167
Abstract: 本发明公开了一种废弃混凝土再生细骨料的改性方法，包括如下步骤：(1)使用氢氟酸和盐酸的复合酸性溶液对再生细骨料进行表面刻蚀，刻蚀后反复冲洗直至洗出液呈中性；(2)将再生细骨料加入到前驱体溶液中，再往溶液中持续通入CO2气体，达到对应pH值时停止通入CO2气体，充分反应后固液分离，分离出的固体颗粒干燥后得到原位生长有纳米材料的再生细骨料。本发明方法解决了现有再生细骨料存在的吸水率高以及制备的再生砂浆流动性差的问题，本发明通过在再生细骨料表面原位生长纳米材料，在提高纳米材料在水泥材料中分散性的同时还有效提高了再生砂浆的力学性能和流动性能。
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公开(公告)号：CN117532623A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410033238.8
申请日：2024-01-10
Applicant: 南京鼎臻自动化科技有限公司 , 东南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出了一种机械臂外力矩估计方法，包括：采用牛顿‑欧拉法建立机械臂动力学模型；采用整体参数辨识法对所述机械臂动力学模型进行辨识；定义机械臂的广义动量并求导，结合辨识后的动力学模型和动力学特性公式，获得广义动量系统离散化模型；基于所述广义动量系统离散化模型，构造外力矩观测器；根据外力矩观测误差的变化，设计自适应模糊增益策略，进行外力矩观测器中增益参数的动态调节，获得模糊自适应广义动量离散观测器；基于所述模糊自适应广义动量离散观测器，计算获得机械臂外力矩估计值。本发明相比传统的广义动量观测器具有更高的外力矩观测精度，在用于拖动示教等人机交互应用时具有良好效果。
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公开(公告)号：CN116728462A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310703672.8
申请日：2023-06-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种折叠式弯曲型柔性驱动器及其制作方法及测试系统，包括一个可折叠结构的骨架作为承载主体，骨架外侧通过柔性密封膜密封包裹，且骨架的左动力板和右动力板向外延伸出柔性密封膜的外侧，负压管的一端伸入柔性密封膜，另一端用于连接负压源为柔性驱动器提供动力；骨架包括左动力板、右动力板、位于左动力板上部的顶板和位于右动力板上部的顶板以及位于这两个顶板之上的上横梁、位于左动力板和右动力板下部的下横梁；左/右动力板和顶板之间分别可转动连接至少两条竖直面板，且左/右动力板和顶板之间的竖直面板数量及结构参数均相同；该驱动器可以获得较大的变形幅度和输出力，并且可以在复位阶段做功。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115179320A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210859386.6
申请日：2022-07-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种基于肌肉横桥结构的柔性驱动器及其制作方法及测试系统，包括一个可折叠结构的骨架作为承载主体，骨架外侧通过柔性密封膜密封包裹，且骨架的左动力板和右动力板向外延伸出柔性密封膜的外侧，负压管的一端伸入柔性密封膜，另一端用于连接负压源为柔性驱动器提供动力；骨架包括左动力板、右动力板、位于左动力板和右动力板上部的顶板、位于左动力板和右动力板下部的底板；左/右动力板和顶/底板之间分别可转动连接至少两条竖直面板，且左/右动力板和顶/底板之间的竖直面板数量及结构参数均相同；底板与顶板的两侧之间可转动连接有两个侧板，位于同一侧的两个侧板之间也可转动连接。该驱动器可以获得良好的力保持性和较大的输出力。
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公开(公告)号：CN114219842A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111525088.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种港口集装箱自动装卸作业中的视觉识别、测距与定位方法，该方法包括如下步骤：步骤S1：组建双目相机系统，并部署安装到集装箱桥式吊车两端；步骤S2：对于目标集装箱进行识别与平面定位；步骤S3：得到目标集装箱的平面位置后，利用双目相机系统实现目标集装箱的初步测距，并结合目标集装箱的结构化尺寸信息实现目标集装箱高度的精确计算，通过反透视变换确定目标集装箱的空间位置坐标；步骤S4：通过对吊具上预涂装标记的识别，实现吊具的平面定位，利用单目相机或激光测距传感器，得到吊具与集装箱桥式吊车的移动小车之间的距离，从而确定吊具的空间位置坐标。本发明有效的降低了相机的部署难度以及维护成本。
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公开(公告)号：CN112295933B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010980636.2
申请日：2020-09-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种机器人快速分拣货物的方法，包括以下步骤：步骤1：在真实环境下搭建机器人货物分拣平台；步骤2：相机1采集待分拣箱货物图像，并通过启示图方法快速定位待分拣箱中的可抓取货物及抓取点；步骤3：机器人抓取货物，并将机器人末端抓取机构移动至相机2视野内；步骤4：相机2采集机器人末端抓取机构图像，若机器人成功抓取到货物，则通过深度学习方法或小样本学习方法对货物进行分类识别并继续执行步骤5，若抓取失败则机器人复位并重新执行步骤2；步骤5：机器人根据识别结果将所抓取货物放置到指定的收纳箱中；步骤6：重复执行步骤2至步骤5，直至待分拣箱货物分拣完成。本发明所提出的“先抓取、后识别”的两阶段方法能够有效提高货物分拣的速度和成功率。
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公开(公告)号：CN112102405A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010870698.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人搅动‑抓取组合方法，包括以下步骤：首先分别搭建一个真实环境下和仿真环境下的机器人搅动‑抓取执行平台；将机器人的搅动‑抓取过程建模为马尔科夫过程，构建状态空间、动作空间及奖励函数；再构建基于深度强化学习的机器人搅动‑抓取学习框架和深度强化学习网络；然后在仿真平台上重复进行搅动‑抓取动作尝试，采集经验样本数据，并按照马尔科夫过程，对深度强化学习网络进行自监督训练；最后将训练好的网络模型迁移到真实环境中，并对真实环境下的机器人进行实际训练。本发明在面对随机的抓取场景和新颖的抓取物体时，能够感知和分析场景，决策执行搅动或抓取动作、动作位置以及动作方向。
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公开(公告)号：CN112102368A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010832323.2
申请日：2020-08-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机器人垃圾分类分拣方法，首先使用基于卷积神经网络的深度学习方法完成垃圾目标的检测与识别；然后利用垃圾目标检测识别结果，使用目标跟踪算法完成传输中的垃圾目标的实时跟踪与定位，并结合虚拟检测框法完成垃圾目标的计数；其次使用目标跟踪算法得到垃圾目标的实时位置作为卡尔曼滤波预测算法的观测量，完成垃圾目标运动位置及轨迹的预测，并使用垃圾目标图像的二阶中心矩计算机器人末端执行机构的抓取姿态，最后将机器人抓取位姿发送至机器人端执行抓取作业。实现了垃圾目标的高效检测以及准确分类识别、运动中垃圾目标的实时精确跟踪、垃圾计数以及垃圾目标预测与机器人分拣。
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