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公开(公告)号：CN111415339A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010185912.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请公开了一种复杂纹理工业产品图像缺陷检测方法，包括：获取待检测工业产品图像；基于均值感知哈希算法，将待检测工业产品图像与预置数据库中的正常工业产品图像进行匹配，得到背景单一的第一目标图像，正常工业产品图像与待检测工业产品图像对应同一工业产品；将第一目标图像输入到预置卷积神经网络，输出待检测工业产品图像的检测结果，解决了现有的缺陷检测方法在复杂场景下的适应力差和缺陷检测准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN108332673B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810083152.0
申请日：2018-01-29
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04N13/239 , H04N13/246 , H04N13/161 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种立体视觉图像编解码的方法，包括：将随时间发生正弦周期变化的结构光图案投影至双目相机的测量区域，以便于通过所述双目相机的任意一个相机及预设的采样间隔采集多幅编码图像；提取所述多幅编码图像同一像素位置的光强变化序列；获取所述光强变化序列经过快速傅里叶变换运算后的最大幅值，以便得出所述最大幅值对应的相位；遍历所述多幅编码图像中各个相同像素位置，从而获取所述多幅编码图像中各个像素位置的相位。利用本发明所提供的方法，可以简单快速精准的求解出多幅编码图像同一像素位置光强变化序列的相位，保证了基于相位测量的三维重建的实时性和精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111415339B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010185912.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种复杂纹理工业产品图像缺陷检测方法，包括：获取待检测工业产品图像；基于均值感知哈希算法，将待检测工业产品图像与预置数据库中的正常工业产品图像进行匹配，得到背景单一的第一目标图像，正常工业产品图像与待检测工业产品图像对应同一工业产品；将第一目标图像输入到预置卷积神经网络，输出待检测工业产品图像的检测结果，解决了现有的缺陷检测方法在复杂场景下的适应力差和缺陷检测准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN110315258B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910672326.1
申请日：2019-07-24
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请提供一种基于强化学习和蚁群算法的焊接方法，包括：利用深度强化学习算法规划任意两焊缝端点间的局部焊接路径；根据局部焊接路径的路径长度构建距离矩阵；修改距离矩阵以改变信息素的数值，利用蚁群算法得到全局路径；根据全局路径进行焊接。利用深度强化学习算法进行任意两焊缝端点间的局部焊接路径规划，避免了对焊接系统精确模型的依赖且保证了机器人执行焊接路径时的鲁棒性。全局焊接路径过程中使用蚁群算法，并通过修改距离矩阵来人为改变信息素的数值使得所规划的焊接路径满足方向约束且长度最短，能够自动规划最优焊接路径，降低焊接成本。本申请还提供一种基于强化学习和蚁群算法的焊接系统、一种计算机可读存储介质和一种焊接机器人，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN110315258A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910672326.1
申请日：2019-07-24
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本申请提供一种基于强化学习和蚁群算法的焊接方法，包括：利用深度强化学习算法规划任意两焊缝端点间的局部焊接路径；根据局部焊接路径的路径长度构建距离矩阵；修改距离矩阵以改变信息素的数值，利用蚁群算法得到全局路径；根据全局路径进行焊接。利用深度强化学习算法进行任意两焊缝端点间的局部焊接路径规划，避免了对焊接系统精确模型的依赖且保证了机器人执行焊接路径时的鲁棒性。全局焊接路径过程中使用蚁群算法，并通过修改距离矩阵来人为改变信息素的数值使得所规划的焊接路径满足方向约束且长度最短，能够自动规划最优焊接路径，降低焊接成本。本申请还提供一种基于强化学习和蚁群算法的焊接系统、一种计算机可读存储介质和一种焊接机器人，具有上述有益效果。
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公开(公告)号：CN110081889A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910501709.2
申请日：2019-06-11
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本申请公开了一种路径规划方法、系统及一种机器人和计算机可读存储介质，该方法包括：确定起始点和目标点，初始化随机扩展树，并将起始点作为随机扩展树的根节点；在自由空间中选取第一节点，在随机扩展树中确定与第一节点距离最近的第二节点；在第一节点与第二节点的连线上确定与第二节点的距离为预设值的第三节点；利用训练完成的智能体生成第二节点与第三节点之间的路径，当路径上不存在障碍物时，将第三节点添加至随机扩展树中；当随机扩展树的节点包含目标点或者节点在目标区域内时，通过回溯节点的方式在随机扩展树中确定起始点与目标点之间的路径，能够同时满足规划效率、机器人动力学、任务约束和鲁棒性等要求。
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公开(公告)号：CN108332673A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810083152.0
申请日：2018-01-29
Applicant: 广东工业大学
IPC: G01B11/03 , G01B11/24 , H04N13/00 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种立体视觉图像编解码的方法，包括：将随时间发生正弦周期变化的结构光图案投影至双目相机的测量区域，以便于通过所述双目相机的任意一个相机及预设的采样间隔采集多幅编码图像；提取所述多幅编码图像同一像素位置的光强变化序列；获取所述光强变化序列经过快速傅里叶变换运算后的最大幅值，以便得出所述最大幅值对应的相位；遍历所述多幅编码图像中各个相同像素位置，从而获取所述多幅编码图像中各个像素位置的相位。利用本发明所提供的方法，可以简单快速精准的求解出多幅编码图像同一像素位置光强变化序列的相位，保证了基于相位测量的三维重建的实时性和精确性。
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