处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统

    公开(公告)号:CN109870983B

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN201810014627.0

    申请日:2018-01-08

    Abstract: 本申请公开一种处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统。涉及计算机信息处理领域,该方法包括:获取托盘堆垛的三基色图像与深度图像;通过所述三基色图像与所述深度图像生成堆垛数据,所述堆垛数据为四通道图像数据;将所述堆垛数据输入到识别模型中以获取识别结果,所述识别结果包括所述托盘堆垛中顶层纸箱的像素坐标;以及对所述识别结果进行坐标映射,获取所述托盘堆垛的参数。本申请公开的处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统,采用深度相机和彩色相机相结合实现了对垛形的准确识别,有利于机械手进行拆垛处理和后续工作。

    用于仓储拣货的系统、方法、装置、拣选车及穿梭车

    公开(公告)号:CN109867077A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201810014437.9

    申请日:2018-01-08

    Abstract: 本申请公开一种用于仓储拣货的系统、方法、装置、拣选车及穿梭车。其中,用于仓储拣货的系统,包括:信息管理服务器,用于接收拣货任务,并根据任务完成信息更新对应货物的库存;拣选车,用于根据拣货任务的相关信息,拣选对应的货物,并在拣选货物完成后生成卸货指令,所述相关信息包括物品名称,取货数量,物品位置,物料尺寸,以及库存数量;以及穿梭车,用于根据所述卸货指令,将所述拣选车上的货物转移到站台,并在货物转移到站台后生成任务完成信息。本申请公开的用于仓储拣货的系统、方法、装置、拣选车及穿梭车,能够准确取出每个分拣任务包中所需要的物品和数量,自动修改库存量,能够大大提供货物拣选的速度和精确度。

    处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统

    公开(公告)号:CN109870983A

    公开(公告)日:2019-06-11

    申请号:CN201810014627.0

    申请日:2018-01-08

    Abstract: 本申请公开一种处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统。涉及计算机信息处理领域,该方法包括:获取托盘堆垛的三基色图像与深度图像;通过所述三基色图像与所述深度图像生成堆垛数据,所述堆垛数据为四通道图像数据;将所述堆垛数据输入到识别模型中以获取识别结果,所述识别结果包括所述托盘堆垛中顶层纸箱的像素坐标;以及对所述识别结果进行坐标映射,获取所述托盘堆垛的参数。本申请公开的处理托盘堆垛图像的方法、装置及用于仓储拣货的系统,采用深度相机和彩色相机相结合实现了对垛形的准确识别,有利于机械手进行拆垛处理和后续工作。

    机械手及具有该机械手的仓储拣货机器人系统

    公开(公告)号:CN207876576U

    公开(公告)日:2018-09-18

    申请号:CN201820132208.2

    申请日:2018-01-25

    Abstract: 本实用新型公开一种机械手及具有该机械手的仓储拣货机器人系统。机械手包括底座、机械臂、手爪以及控制机构。底座通过平移组件可移动地设于行走机构之上。机械臂具有连接端和自由端,机械臂的连接端连接于底座。手爪连接于机械臂的自由端,用以抓取货物。控制机构用以分别控制平移组件、机械臂和手爪。本实用新型通过在机械手的底座与行走机构之间增加一个自由度,使机械手的底座可以相对行走机构移动,从而间接扩展机械手的提取范围。据此,相比于现有机械手,对于相同提取范围的实现,本实用新型能够缩短机械手的机械臂臂展,进而可以缩小机械臂的例如大臂、小臂的结构体积,使机械手在拣选货物时更为稳定且易于避障。

    工业时序数据的近似查询处理方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN114090654B

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202111373215.4

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明涉及一种工业时序数据的近似查询处理方法、系统、介质及设备,其包括:将时序数据进行初次压缩,得到满足初始压缩精度的压缩数据;计算所述压缩数据的标准差,根据所述标准差得到压缩精度浮动;根据所述压缩精度浮动调整压缩精度,利用调整好的所述压缩精度重新进行数据压缩,直到压缩精度浮动满足预先设定条件,输出压缩后的数据;将所述压缩后的数据进行近似查询,若查询的压缩点位处于压缩点损失区间内,则对损失点位的数值进行近似估计后再进行近似查询;反之,则直接对压缩后剩余的点位进行存在性查询,得到精确的点位数值。本发明能够在海量的工业时序数据的持续产出的情况下,高效压缩时序数据并且保留数据趋势进行存储的情况。

    基于煤矸识别模型和煤矸图像特征的放顶煤方法及系统

    公开(公告)号:CN117514302A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311635347.9

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明涉及一种基于煤矸识别模型和煤矸图像特征的放顶煤方法及系统,其包括:根据搭建的放煤自动控制实验系统获取煤矿井下实测的不同工况下的振动和煤矸图像信号,提取不同工况下的振动信号的小波包矩阵多尺度能量熵,并存入数据库;将数据库中存储的小波包矩阵多尺度能量熵,以及提取的实时采集振动信号的小波包矩阵多尺度能量熵,都输入构建的基于模糊KL散度的煤矸识别模型进行煤矸识别,确定当前工况;建立煤矸图像特征与不同工况下顶煤含矸率的对应关系,确定放煤停止临界点时的煤矸图像特征,获取放煤停止判据;基于煤矸识别模型确定的当前工况、放煤停止判据、系统响应时间和放煤速度,确定自动放煤的控制策略,实现放煤的自动控制。

    基于改进的YOLOv5模型的火焰检测方法

    公开(公告)号:CN114662605A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210321847.4

    申请日:2022-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv5模型的火焰检测方法,包括:建立火焰数据集;以YOLOv5模型为基础模型,嵌入注意力机制单元、增加新增检测层、引入边界损失函数得到第一YOLOv5模型;对第一YOLOv5模型进行预训练得到第二YOLOv5模型;对第二YOLOv5模型进行优化,得到第三YOLOv5模型;将测试图像输入第三YOLOv5模型得到火焰检测结果。通过嵌入注意力机制单元,能够同时考虑通道间关系和空间信息,使得第一YOLOv5模型能够更准确地定位并识别目标区域;增加新增检测层用于检测小尺寸目标;引入边界损失函数对小数据集和噪声的鲁棒性更强,并且更适合轻量化模型。

    一种筒子纱纱杆定位视觉检测方法

    公开(公告)号:CN110501342A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910767686.X

    申请日:2019-08-20

    Abstract: 本发明涉及一种筒子纱纱杆定位视觉检测方法,其步骤:设置一包括视觉系统和机器人视觉检测系统,视觉系统包括视觉相机和照明用光源;由视觉相机对纱杆进行图像采集并传输至机器人,由机器人进行图像处理;并对每一根纱杆进行视觉定位校准,将视觉相机各个纱杆的对中基准坐标进行校准和记录;发出检测请求检测新纱杆的指令,写入当前请求的纱杆编号;实时判断当前位置纱杆编号是否相同,在位置不同时发出继续请求的指令,在位置相同时运动到视觉系统请求的纱杆上方并返回当前纱杆编号以示就位;视觉系统读取到当前纱杆编号等于请求编号时进行检测,并记录检测坐标结果,完成纱杆定位视觉检测。本发明实现了纱杆杆头的在线检测,提高了检测效率、检测稳定性。

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