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公开(公告)号：CN105354880A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510666446.2
申请日：2015-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/30
CPC classification number: G06T17/30 , G06T2200/04
Abstract: 本发明公开了基于线激光扫描的喷砂机器人自动路径生成方法，包括以下步骤：第一步：获取工件数据信息：采用2D激光扫描方式获取待喷砂工件表面的扫描采样点数据信息；第二步：建立工件表面STL模型：通过点云预处理，建立待喷砂工件表面STL模型；第三步：划分曲面：提取并利用工件表面STL模型的几何特征和拓扑特征，将工件曲面划分为若干不带空洞的平面；第四步：生成喷砂轨迹：根据工件表面STL模型构建特征框，采用切割平面投影方法,生成喷砂轨迹。
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公开(公告)号：CN104268598B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410506045.6
申请日：2014-09-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维扫描激光的人腿检测方法，首先通过激光传感器对室内环境进行扫描，并将扫描数据进行预处理；其次，根据采集数据进行AdaBoost训练，即将采集的若干组扫描样本进行数据分割，将其作为算法的输入通过已建立的弱分类器训练学习得到一个强分类器；然后进行人腿步态检测，即将预处理后的激光扫描数据进行垂直边缘检测，然后从提取的垂直边缘中检测满足人腿模式的所有子集；最后对检测出的SL模型采用AdaBoost算法进行分类判断。本发明使用低成本的二维激光有效的解决了人腿快速检测的问题，简单快速，准确率高，避免常用计算机视觉方法计算慢、受图像干扰的缺陷。
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公开(公告)号：CN104268598A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410506045.6
申请日：2014-09-26
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/00362
Abstract: 本发明公开了一种基于二维扫描激光的人腿检测方法，首先通过激光传感器对室内环境进行扫描，并将扫描数据进行预处理；其次，根据采集数据进行AdaBoost训练，即将采集的若干组扫描样本进行数据分割，将其作为算法的输入通过已建立的弱分类器训练学习得到一个强分类器；然后进行人腿步态检测，即将预处理后的激光扫描数据进行垂直边缘检测，然后从提取的垂直边缘中检测满足人腿模式的所有子集；最后对检测出的SL模型采用AdaBoost算法进行分类判断。本发明使用低成本的二维激光有效的解决了人腿快速检测的问题，简单快速，准确率高，避免常用计算机视觉方法计算慢、受图像干扰的缺陷。
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公开(公告)号：CN105354880B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510666446.2
申请日：2015-10-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明公开了基于线激光扫描的喷砂机器人自动路径生成方法，包括以下步骤：第一步：获取工件数据信息：采用2D激光扫描方式获取待喷砂工件表面的扫描采样点数据信息；第二步：建立工件表面STL模型：通过点云预处理，建立待喷砂工件表面STL模型；第三步：划分曲面：提取并利用工件表面STL模型的几何特征和拓扑特征，将工件曲面划分为若干不带空洞的平面；第四步：生成喷砂轨迹：根据工件表面STL模型构建特征框，采用切割平面投影方法,生成喷砂轨迹。
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