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公开(公告)号：CN115880378A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211428496.3
申请日：2022-11-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明实施例提供了一种辐射场中颜色信息的确定方法及设备。其中，确定方法包括：获取辐射场中三维点的密度信息以及辐射场在至少两个观测方向上的多个观测图像；基于多个观测图像和密度信息，确定三维点的颜色信息。本实施例提供的技术方案，可用于渲染领域，通过对辐射场中三维点的密度信息以及多个观测图像进行分析处理，即可确定三维点的颜色信息，从而解耦了辐射场中密度信息和颜色信息，这样不仅减少了需要迭代学习的信息量，即仅需要对密度信息进行迭代求解，避免了对颜色信息的迭代求解，并且还有效地减少了对颜色信息进行确定的数据处理资源，使得辐射场的表达和学习更容易，进而体现了该方法的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115421448A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210887855.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/418 , G06Q10/08 , G06Q10/04 , G06N3/12
Abstract: 本发明涉及路线规划技术领域，提供一种AGV拣货路径规划方法及系统，摒弃了现有AGV针对单一种类的货物执行分拣任务的工作模式，而是针对一个订单中的多种货物依次进行分拣，如此可以提高货物的分拣效率，缩短AGV的行驶路程。而且，AGV在执行完成一个订单后的停放位置并非是停车区，而是前一订单中的首次拣货位置本，可以提高AGV的工作效率，节约重回停车区导致的时间成本和电耗成。此外，结合各备选路径的路径长度、路径转角以及路径拐点个数，建立TSP模型，并以遗传算法对TSP模型进行求解的方式确定各备选路径中的全局规划路径，相比于现有的A*算法，其搜索效率大大提升，可以提升路径规划效率，提高货物的分拣效率。
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公开(公告)号：CN112884768B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN115421448B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210887855.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/418 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及路线规划技术领域，提供一种AGV拣货路径规划方法及系统，摒弃了现有AGV针对单一种类的货物执行分拣任务的工作模式，而是针对一个订单中的多种货物依次进行分拣，如此可以提高货物的分拣效率，缩短AGV的行驶路程。而且，AGV在执行完成一个订单后的停放位置并非是停车区，而是前一订单中的首次拣货位置本，可以提高AGV的工作效率，节约重回停车区导致的时间成本和电耗成。此外，结合各备选路径的路径长度、路径转角以及路径拐点个数，建立TSP模型，并以遗传算法对TSP模型进行求解的方式确定各备选路径中的全局规划路径，相比于现有的A*算法，其搜索效率大大提升，可以提升路径规划效率，提高货物的分拣效率。
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公开(公告)号：CN116400651A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310269324.4
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种智慧工厂数字孪生平台的多AGV协同调度方法及装置，所述方法包括：接收每个AGV发送的状态信息和车间的环境信息；基于状态信息和环境信息，确定交通拥堵系数；基于交通拥堵指数，向目标AGV发送充电指令或避让指令。本发明提供的智慧工厂数字孪生平台的多AGV协同调度方法，实时接收每个AGV发送的状态信息和车间的环境信息，来确定车间当前的拥堵程度，从而根据拥堵程度向AGV发送充电指令或避让指令，指示AGV前往充电站充电，或者调整路线或速度进行避让，实现了多AGV的协同调度，充分考虑到了调度过程中可能出现的电量不足或发生冲突的问题，极大地提高生产车间中AGV集群的工作效率。
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公开(公告)号：CN112884768A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
Abstract: 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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