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公开(公告)号：CN116416423A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111576960.9
申请日：2021-12-22
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于目标检测领域，具体说是一种基于深度学习的鸟巢检测方法。包括以下步骤：获取待检测图像，并对其进行预处理，构成鸟巢检测数据集；使用残差网络提取鸟巢检测数据集中待检测图像的特征并生成特征图；区域建议网络根据特征图生成多个候选的感兴趣区域；使用ROI Mining方法对候选的感兴趣区域进行挑选；将挑选后的结果输入到检测和分类网络中，得到检测结果，即图像中是否含有鸟巢。本发明通过对数据集的综合分析，确定检测目标的尺寸特征，加以限定条件，使得ROI Mining方法可以更好的关注于难分类小尺度的目标，针对性的对模型进行优化，提高了在复杂环境下对鸟巢目标的检测精度。
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公开(公告)号：CN116343184A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111586828.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体说是一种改进的车牌字符识别方法。包括以下步骤：1)采集车牌图像；2)将车牌图像进行预处理及车牌定位，得到预处理后的车牌图像；3)将处理后的车牌图像进行字符分割，得到单个独立的字符的二值图像；4)建立包含关于车牌包含的所有汉字的汉字匹配模板，将汉字分割图像通过K近邻算法与汉字匹配模板比对，得到识别后的汉字图像；5)建立字符串匹配模板，分别将字符串分割图像中每个字符分割图像与字符串匹配模板进行比对，得到识别后的字符串分割图像；6)按照汉字分割图像为首，字符串分割图像顺序不变，得到最终识别车牌结果。本发明在保证车牌识别实时性的基础上，具有较高的车牌识别的准确率。
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公开(公告)号：CN116330264A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111588497.X
申请日：2021-12-23
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种机器人三维视觉抓取的姿态优化方法，包括以下步骤：S1、获取相机坐标系下被抓取物体的估计位姿；S2、将相机坐标系下的被抓取物体的估计位姿变换到世界坐标系下，获取世界坐标系下被抓取物体的估计位姿；S3、根据实际工作环境进行抓取姿态优化。使用本发明所述方法对物体估计位姿进行优化，可以设定位姿估计的优化方向，降低点云配准方法导致的具有对称形状物体估计抓取位姿的不稳定性，有效提高抓取规划的成功率。
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公开(公告)号：CN114625061A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011440404.4
申请日：2020-12-08
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种导航控制器，该控制器包括：接口扩展板、核心板载板和核心板。其中，所述接口扩展板包括：第一接口、第二接口、第一串口、第二串口和电源接口；所述核心板载板包括：硬盘接口、无线网络模块、第一车载连接器和第二车载连接器；所述核心板包括：第一处理器、第二处理器和内存模块。本申请实施例提供的一种导航控制器，可以解决移动机器人的控制器通用性和易用性较差的问题。
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公开(公告)号：CN114612552A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011461842.9
申请日：2020-12-08
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及工业机器人乱序分拣技术，特别涉及一种采用实例分割的机器人分拣方法及其系统；本发明先通过传感器采集图片信息；再对采集到的图片信息进行灰度图与深度图的融合，形成混合图；然后建立训练模型，将混合图的数据作为训练模型的输入数据；最后分割出目标的完整度，根据目标的完整度来进行机器人抓取的顺序，目标的完整度是指目标露出部分的面积占整个目标的面积的比例数值；本发明利用深度图与灰色图混合，对乱序堆放的物品进行实例分割，然后建立模型从而确定物品露出的完整度来进行位姿的估计，再排序出无人机器人的抓取顺序，从而引导机器人进行分拣工作；本发明操作方便，机器人分拣效率高而且准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114594757A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011431243.2
申请日：2020-12-07
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及智能制造、自动化控制和人机交互领域，特别涉及一种协作机器人的视觉路径规划方法；本发明先以目标位置设为指定位置，且采用视觉相机实时采集周围环境信息；再根据当前位置、当前位置与周围环境内障碍物的距离及当前位置与目标位置的距离的情况，设定以当前位置到达指定位置为目标奖励信号，生成一组优化后的到达指定位置的规划路径；然后采集机器人的各关节轴的速度、加速度、实际力矩和理论力矩数据，采用神经网络的方式建立摩擦力模型，从而识别机器人是否发生了碰撞；本发明利用视觉获取周围环境信息变化，可进行动态的路径规划调整，以达到更好的动态性能，利用了机器视觉进行路径规划调整避障。
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公开(公告)号：CN116346951A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111577077.1
申请日：2021-12-22
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
Abstract: 本发明属于TCP协议数据配置领域，具体说是一种机器人设备间的TCP协议配置通讯数据方法。包括以下步骤：根据机器人数据的功能和类别构建索引表；机器人接收客户端发送的包含索引表的TCP请求数据，对其进行解析并获取机器人数据；机器人以TCP协议周期性的向客户端发送获取的机器人数据；若接收到新的TCP请求数据，则对其重新进行解析，更新机器人数据，并发送给客户端，否则，继续周期性发送当前数据。本发明将发出的数据修改为可配置数据，硬件设备根据配置发送对应数据，可面向多种需求无需定制开发，实现减小占用带宽、提高通讯效率。
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公开(公告)号：CN116330344A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111589170.4
申请日：2021-12-23
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
IPC: B25J19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于监督学习的支持向量机的协作机器人碰撞检测方法，包括以下步骤：S1、通过驱动器和现场传感器实时采集关节数据；S2、根据采集的关节实时力矩信号，结合动力学和摩擦补偿，计算理论力矩；S3、利用SVM支持向量机模型进行训练步骤：将训练样本数据和表征碰撞检测结果的标签作为输入，进行训练，得到训练好的SVM支持向量机模型；S4、碰撞检测步骤：实时采集关节数据输入训练好的SVM支持向量机模型，输出碰撞检测结果；S5、碰撞响应步骤：根据碰撞检测结果，控制目标关节加速度实现避障。
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公开(公告)号：CN116330267A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111590845.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于工业机器人控制领域，具体的为一种基于工业机器人腕部奇异点计算的控制方法。所述方法包括建立运动学模型、求运动学正解、求速度雅可比矩阵、雅可比矩阵解耦和分析腕部奇异变形。其中运动学正解的求取过程，要经过运动学模型的连杆变换取得，之后取得各个关节的速度雅可比矩阵，并按照关节的平动速度和转动速度，将速度雅可比矩阵解耦为分块矩阵，并求取经过解耦处理的行列式结果，在行列式为零时，则对应的速度为机器人机械臂腕部关节的奇异点，在计算得到了奇异点后，在机器人机械臂的控制中规避奇异点，解决奇异点影响机器人机械臂运行稳定性问题。
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公开(公告)号：CN116330261A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111586674.0
申请日：2021-12-23
Applicant: 山东新松工业软件研究院股份有限公司
Abstract: 本发明属于电机控制领域，具体说是一种用于机器人的动态调节电机的控制方法。包括以下步骤：1)实时采集电机输出信号，将实时反馈的电机输出信号作为k‑1时刻的电机输入信号Vin(k‑1)，机器人控制器的控制指令作为k时刻的输入信号Vin(k)；2)构建多种不同的电机切换条件；3)根据Vin(k)和Vin(k‑1)构建多种不同的控制模式；4)根据机器人系统需要的应用场景，选取不同的电机切换条件，判断Vin(k)与阈值系数之间的关系，并选择满足要求的不同的控制模式；5)根据相应的控制模式获取输出信号。本发明提高了不同应用场合下机器人的响应性，提高了同一应用场合，不同需求时的快速性和稳定性。
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