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公开(公告)号：CN111823212B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202010698942.7
申请日：2020-07-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种垃圾瓶清捡机器人及控制方法，包括底板、中间层隔板、外壳和机械臂，还包括有微型主机、开发板、双目视觉摄像头、激光雷达，机器人通过微型主机作为高位机，开发板作为低位机进行控制，通过微型主机包括的神经网络芯片识别垃圾瓶，然后控制手眼系统等设备进行清捡。机器人通过激光雷达和GPS模块等设备生成地图、自动巡检并规避障碍，还可以通过远程控制器对其进行远程操作和获取各类数据。本发明提供的机器人可用于垃圾瓶的自动清捡，其优点在于：实现垃圾瓶的自动清捡和分类，降低垃圾瓶回收难度，美化城市环境，并节约劳动力和清洁的成本。
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公开(公告)号：CN111531580B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010342977.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法及系统，其中，一种基于视觉的多工业机器人故障检测方法，包括以下步骤，S1：采集多工业机器人标准作业视频，建立多个单工业机器人标准作业模式视频帧序列A13，执行S2；S2：实时采集多工业机器人作业视频，建立多个单工业机器人实时作业视频帧序列A22，执行S3；S3：将单工业机器人实时动作图像与对应的单工业机器人标准作业模式视频帧序列A13中的图像进行匹配，采用两阶段法检测单工业机器人是否动作异常，若是，执行S4，若否，执行S2；S4：控制该工业机器人急停。本发明具有采用非接触式的方式发现工业机器人本体突发故障，避免在人机协作时发生机器人伤人的安全事故、检测过程简单准确的优点。
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公开(公告)号：CN115330997A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210742355.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv4神经网络的控制箱装配缺陷检测方法、装置及存储介质，包括如下步骤：构建多个类别零部件的样本训练集和样本测试集，基于YOLOv4神经网络构建初始卷积神经网络检测模型，并通过样本训练集进行训练，通过样本测试集测试卷积神经网络检测模型；对正确装配控制箱内多个类别零部件进行图像拍摄，并从零部件图像得到标准参数；对待检测控制箱内多个类别零部件进行图像拍摄，得到待检测零部件图像；将待检测零部件图像输入最终的卷积神经网络检测模型，输出待检测零部件图像的检测参数，通过标准参数校验检测参数，得到待检测控制箱是否存在装配缺陷的检测结果。本发明能够在复杂环境下快速、高效地完成控制箱装配缺陷检测任务。
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公开(公告)号：CN115239643A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210781655.1
申请日：2022-07-04
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于G‑YOLO神经网络的工业零件检测方法、装置及存储介质，通过拍摄设备对工业零件进行拍摄，并制作工业零件初始数据集，构建样本训练集和样本测试集，基于G‑YOLO神经网络构建初始G‑YOLO工业零件检测模型，并通过预处理后的样本训练集和样本测试集分别对初始G‑YOLO工业零件检测模型进行模型训练和性能测试，得到G‑YOLO工业零件检测模型，G‑YOLO工业零件检测模型泛化能力强，可以满足多种工业零件的检测，解决了现有方法对于工业零件在复杂环境下检测速度慢的问题，极大提高检测速度，满足工业环境下的零件实时检测需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112732967B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110023565.1
申请日：2021-01-08
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种图像自动标注方法、系统及电子设备，接收待标记图像，将待标记图像输入到自动图像标注模型中，以使所述自动图像标注模型中的第二主干卷积神经网络、第二卷积注意力网络、第二多尺度特征融合分支网络依次对所述待标记图像进行处理，得到第K级第三图像特征图，并使所述自动图像标注模型中的第二标签预测网络对所述第K级第三图像特征图进行处理，得到所述待标记图像的语义标签，其中K为正整数。利用自动图像标注模型对待标记图像进行处理，可以方便快捷地对待标记图像进行标注，还可以在进行图像标注时能够提供不同比例的图像特征来对图像进行标注，从而使得对图像的注释更为全面。
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公开(公告)号：CN111531581A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010342989.X
申请日：2020-04-27
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法及系统，其中，一种基于视觉的工业机器人故障动作检测方法，包括以下步骤，S1：采集工业机器人标准作业视频，建立工业机器人标准作业模式视频帧序列；S2：实时采集工业机器人作业图像，获取工业机器人实时动作图像；S3：将工业机器人实时动作图像与工业机器人标准作业模式视频帧序列进行匹配，判断工业机器人标准作业模式视频帧序列中是否存在与工业机器人实时动作图像近似匹配的图像，若是，执行S2，若否，执行S4；S4：控制工业机器人急停。本发明具有采用非接触式的方式发现工业机器人本体突发故障，避免在人机协作时发生机器人伤人的安全事故、检测过程简单准确的优点。
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公开(公告)号：CN111445519A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010231968.0
申请日：2020-03-27
Applicant: 武汉工程大学
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明提供一种工业机器人三维姿态估计方法、装置及存储介质，方法包括：通过预设的视觉传感器得到工业机器人的二维图像；对二维图像进行二维姿态估计处理，得到二维姿态矩阵；通过预设的测距传感器得到工业机器人深度信息；根据所述工业机器人深度信息对所述二维姿态矩阵进行世界坐标系转换，得到工业机器人三维姿态矩阵，将所述工业机器人三维姿态矩阵作为工业机器人三维姿态信息。本发明可实时估计并输出工业机器人三维姿态，为基于工业机器人姿态的相关应用提供了有效的技术手段，为工业机器人误动作检测和保障工业机器人安全奠定了技术基础，相较于二维姿态的估计结果，本发明更加准确，在工业机器人误动作检测等应用中可减少误报率。
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公开(公告)号：CN110705416A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910905515.9
申请日：2019-09-24
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
Inventor： 陈灯 , 魏巍 , 张彦铎 , 吴云韬 , 李晓林 , 刘玮 , 于宝成 , 周华兵 , 段功豪 , 卢涛 , 李迅 , 彭丽 , 徐文霞 , 谢良 , 王世勋 , 王司恺 , 王逸文
Abstract: 本发明涉及汽车安全驾驶预警设备领域，尤其涉及一种基于驾驶员面部图像建模的安全驾驶预警方法及系统，方法包括：获取驾驶员的历史面部图像及与历史面部图像对应的汽车振动传感器的振动样本数据；并按预设规则对历史面部图像添加预警类别标签，获得安全预警面部图像库作为预设卷积神经网络的输入，训练生成安全预警分类模型；将实时面部图像作为训练后的安全预警分类模型的输入，并获得安全预警分类模型输出的待检测驾驶员的实时面部图像对应的预警类别；根据预警类别，对应执行报警任务。本发明提供的技术方案无需人工选定特征，能够避免传统图像处理算法中特征提取不完备性的问题，具有更高的预测精度，减少误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN109949930A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910221551.3
申请日：2019-03-22
Applicant: 武汉工程大学 , 湖北商贸学院 , 武汉引行科技有限公司 , 武汉创逸灵科技有限公司
Inventor： 陈灯 , 魏巍 , 张彦铎 , 李晓林 , 鞠剑平 , 唐剑影 , 李迅 , 于宝成 , 彭煜祺 , 刘子涵 , 王司恺 , 王逸文 , 周华兵 , 刘玮 , 徐文霞 , 鲁统伟 , 闵峰 , 卢涛 , 朱锐
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的动物疫情诊断方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、构造动物疫情诊断贝叶斯网络；S2、采集动物体征和环境数据，包括动物性别、年龄、体温、单日运动步数，动物所处的环境温度、湿度以及动物疫情人工诊断历史记录；S3、对采集的动物体征和环境数据进行离散化；S4、利用离散化的数据对动物疫情诊断贝叶斯网络进行训练；S5、根据经过训练的动物疫情诊断贝叶斯网络计算动物疫情发生的概率；S6、当动物疫情发生概率超过指定阈值时进行预警。本发明可根据动物的体征数据和环境数据进行疫情的远程、自动、精确诊断并预警，可有效预防大规模动物疫情的产生，最大限度的保障肉类食品安全。
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