-
公开(公告)号：CN113159121B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110279839.3
申请日：2021-03-16
Applicant: 华中科技大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种基于先验知识模型的机器人磨抛去除量预测方法及设备。所述方法包括：获取磨抛工艺参数，将磨抛工艺参数及相应的材料去除深度组合得到训练样本集，并对训练样本集进行去噪，得到最终训练样本集；采用最终训练样本集和材料去除经验模型对先验知识模型进行训练，得到实用级先验知识模型；将磨抛工艺参数输入实用级先验知识模型进行回归预测，得到机器人磨抛去除量的预测结果。本发明可以辅助实现磨抛加工系统的动态修正，提高了实用级先验知识模型的泛化性能，优化了实用级先验知识模型在小样本下的训练能力，训练得到的实用级先验知识模型具有较好的鲁棒性及较高的磨抛材料去除预测精度。
-
公开(公告)号：CN113159121A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110279839.3
申请日：2021-03-16
Applicant: 华中科技大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于先验知识模型的机器人磨抛去除量预测方法及设备。所述方法包括：获取磨抛工艺参数，将磨抛工艺参数及相应的材料去除深度组合得到训练样本集，并对训练样本集进行去噪，得到最终训练样本集；采用最终训练样本集和材料去除经验模型对先验知识模型进行训练，得到实用级先验知识模型；将磨抛工艺参数输入实用级先验知识模型进行回归预测，得到机器人磨抛去除量的预测结果。本发明可以辅助实现磨抛加工系统的动态修正，提高了实用级先验知识模型的泛化性能，优化了实用级先验知识模型在小样本下的训练能力，训练得到的实用级先验知识模型具有较好的鲁棒性及较高的磨抛材料去除预测精度。
-
公开(公告)号：CN113255732A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110473020.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 华中科技大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明属于机器人磨抛加工领域，并具体公开了一种基于虚拟样本的弹性工件机器人磨抛表面粗糙度预测方法。包括：根据机器人磨抛实验数据构建样本集，对样本集中的样本点进行去噪处理，再根据设定比例将剩余的样本点进行划分，以获取训练样本和验证样本；根据训练样本中样本的分布空间、分布离散度生成训练样本的置信空间，并在置信空间内生成有关虚拟样本，构造映射关系模型的损失函数，再将虚拟样本与训练样本共同作为映射关系模型的输入，对所述映射关系模型进行梯度迭代训练，求解所述损失函数的极点，并采用验证样本对极点处的映射关系模型进行验证，获取最优映射关系模型。本发明方法在小样本下仍可以保持较高的预测精度与较好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113255732B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110473020.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 华中科技大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明属于机器人磨抛加工领域，并具体公开了一种基于虚拟样本的弹性工件机器人磨抛表面粗糙度预测方法。包括：根据机器人磨抛实验数据构建样本集，对样本集中的样本点进行去噪处理，再根据设定比例将剩余的样本点进行划分，以获取训练样本和验证样本；根据训练样本中样本的分布空间、分布离散度生成训练样本的置信空间，并在置信空间内生成有关虚拟样本，构造映射关系模型的损失函数，再将虚拟样本与训练样本共同作为映射关系模型的输入，对所述映射关系模型进行梯度迭代训练，求解所述损失函数的极点，并采用验证样本对极点处的映射关系模型进行验证，获取最优映射关系模型。本发明方法在小样本下仍可以保持较高的预测精度与较好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN111879264A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010611932.5
申请日：2020-06-30
Applicant: 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明涉及高铁车身平整度测量技术领域，具体公开了一种基于线结构光的平整度测量与评估系统，其中，包括：线结构光视觉传感器装置、数据处理装置、三维重构装置和运动装置；运动装置用于带动线结构光视觉传感器装置运动；线结构光视觉传感器装置用于对列车车身表面的待测区域进行图像采集；三维重构装置用于根据运动参数以及待测区图像信息进行三维重构；数据处理装置用于控制运动装置的运动、控制线结构光视觉传感器装置的图像采集频率以及用于根据三维形貌点云数据进行平整度分析，获得列车车身表面的平整度分析报告。本发明提供的基于线结构光的平整度测量与评估系统能够实现对高铁车身打磨质量的自动化测量与评估。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118143926A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311430534.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 华中科技大学 , 华中科技大学无锡研究院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机器人几何参数标定的混合优化辨识方法及系统，包括：搭建机器人测量系统，规划机器人的工作空间，基于机器人测量系统和工作空间采集机器人运动样本数据；基于机器人的结构，构建第一运动学模型，根据第一运动学模型和微分运动学理论建立运动学误差模型；基于运动学误差模型建立参数辨识优化模型，基于拟牛顿与LMF混合迭代算法和交叉验证方法，确定参数辨识优化模型的优化参数；基于优化参数和第一运动学模型得到第二运动学模型。本发明可极大提升机器人末端绝对位置精度和运动学模型的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115099261A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210494445.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于磨抛加工技术领域，并具体公开了一种基于声发射信号的碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)磨抛加工表面粗糙度预测方法及系统。所述方法包括：采集CFRP工件磨抛加工过程中的声发射信号，提取声发射信号解后的各信号子带的多维时频特征，计算每个特征与工件表面粗糙度的相关程度和不同特征之间相关程度的平均值，通过评估函数计算不同特征之间的mRMR分值，以筛选满足要求的特征，构建基于GA‑DBN的CFRP表面粗糙度预测模型，对满足要求的特征预测模型进行训练，采用训练后的预测模型进行预测。本发明保证了材料表面粗糙度的预测准确性和实时性，能够极大降低人工检测成本，提高加工效率，便于在加工过程中实时调整工艺参数实现材料良好的加工质量。
-
公开(公告)号：CN110625600B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911036957.0
申请日：2019-10-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人末端工件坐标系标定方法，包括粗标定：示教机器人夹持工件移动，获得实际工件坐标系相对于理论坐标系的变换关系，并对理论工件坐标系进行补偿，得到实际工件坐标系相对于基坐标系的变换关系；精标定：以粗标定结果作为基准，机器人夹持工件运动，使理论坐标系的特征点依次与探针触碰，获得特征点的位置信息，更新循环次数、平均误差和旋转误差，并与设定的循环次数、平移误差阈值和旋转误差阈值比较，直至到达预定精度停止。本发明的标定方法,通过手动示教机器人实现机器人末端工件的粗标定，并通过算法实现机器人末端工件的精标定，显著提升机器人末端工件的标定精度，降低了环境与人为操作误差。
-
公开(公告)号：CN115099261B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210494445.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/08 , B24B49/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于磨抛加工技术领域，并具体公开了一种基于声发射信号的碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)磨抛加工表面粗糙度预测方法及系统。所述方法包括：采集CFRP工件磨抛加工过程中的声发射信号，提取声发射信号解后的各信号子带的多维时频特征，计算每个特征与工件表面粗糙度的相关程度和不同特征之间相关程度的平均值，通过评估函数计算不同特征之间的mRMR分值，以筛选满足要求的特征，构建基于GA‑DBN的CFRP表面粗糙度预测模型，对满足要求的特征预测模型进行训练，采用训练后的预测模型进行预测。本发明保证了材料表面粗糙度的预测准确性和实时性，能够极大降低人工检测成本，提高加工效率，便于在加工过程中实时调整工艺参数实现材料良好的加工质量。
-
公开(公告)号：CN116255931A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310176862.9
申请日：2023-02-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于三维重建技术领域，并具体公开了一种基于傅里叶变换轮廓术的最小范数迭代解包裹方法及装置。所述方法包括：生成单帧条纹图案，将单帧条纹图案投射至测量工件表面，获取投射至测量工件表面的调制条纹图；对调制条纹图进行二维傅里叶变换得到二维频谱图，再滤出基频分量进行逆傅里叶变换，得到包裹相位图；根据所述包裹相位图，采用最小范数迭代法得到解包裹相位，引入质量图，并根据该质量图在解包裹过程中对解包裹相位进行迭代修正，得到绝对相位图；根据获取的绝对相位图以及相机的外参与内参，采用相位‑高度转换公式求取测量工件表面的点云数据。本发明适用于高速测量与物体处于移动状态下的场景的测量，提高了测量精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.04 seconds)
