基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法

    公开(公告)号:CN108490349A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810062739.3

    申请日:2018-01-23

    Abstract: 本发明公开了基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法,包括设定采样频率和采样时长t;对音频信号进行分帧加窗处理,设置每帧的帧长L和相邻两帧的重叠长度(帧移)M,将音频信号分为N帧信号;使用基于Mel频率倒谱系数提取音频特征;计算出当前音频信号每一帧的mfcc参数,得到每个mfcc参数随帧数(时间)的变化曲线等步骤;本发明具有诸多优势,进行电机异音识别,提高检测效率并且保证产品的出厂质量,进而提高企业的整体的生产效率,降低企业的制造成本,同时了保护了工人的身体健康,可以有效地解决电机音频信号非稳态的问题,有效检测非稳态电机异音故障,识别准确率高。

    基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法

    公开(公告)号:CN108490349B

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201810062739.3

    申请日:2018-01-23

    Abstract: 本发明公开了基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法,包括设定采样频率和采样时长t;对音频信号进行分帧加窗处理,设置每帧的帧长L和相邻两帧的重叠长度(帧移)M,将音频信号分为N帧信号;使用基于Mel频率倒谱系数提取音频特征;计算出当前音频信号每一帧的mfcc参数,得到每个mfcc参数随帧数(时间)的变化曲线等步骤;本发明具有诸多优势,进行电机异音识别,提高检测效率并且保证产品的出厂质量,进而提高企业的整体的生产效率,降低企业的制造成本,同时了保护了工人的身体健康,可以有效地解决电机音频信号非稳态的问题,有效检测非稳态电机异音故障,识别准确率高。

    基于视觉的LED芯片质量检测方法

    公开(公告)号:CN110490847A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910698777.2

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 一种基于视觉的LED芯片质量检测方法包括:工业相机获取LED芯片图像,对图像采取自适应阈值化处理,LED芯片图像基于连通域提取边缘轮廓点,对边缘轮廓点进行筛选通过最小二乘法拟合椭圆,对椭圆做逆尺度变换得到放大后的LED椭圆轮廓图像,截取感兴趣区域图像,计算不同情况下的分割阈值,分割后的图像进行膨胀处理,膨胀处理后的图像进行形态学闭运算消除细小孔洞,对孔洞区域进行连通域标记,设定阈值剔除小于阈值的区域,检测灯珠损坏区域,显示损坏区域轮廓,从而检测LED芯片质量。本发明优点在于测试精准,测试过程中对芯片电极不造成损伤,节约人工成本,降低产品误检率,提高生产效率和企业利润。

    基于视觉引导的太阳花模组装配系统

    公开(公告)号:CN110497187B

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN201910698752.2

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 基于视觉引导的模组装配系统包括螺丝钉供给机,数据处理器和机械手;机械手的末端安装有执行机构,末端执行机构安装有工业相机,工业相机的下方为传送带,传送带上方有模组工装位,模组工装位上放置有太阳花模组;视觉引导装配技术工作方法包括:模组工件通过传送带运动至工装位进行拍照,工业相机将采集到图像传输给数据处理器,数据处理器对获取的图像进行图像预处理和螺钉孔位置检测,机械手携带螺钉到达螺钉孔位置处进行锁螺钉操作,机械手完成锁螺钉操作装配完成。本发明优点在于,基于视觉引导的模组装配技术替代人工组装,装配的产品质量稳定性好,而且提高了生产效率,降低企业成本。

    基于视觉引导的太阳花模组装配系统

    公开(公告)号:CN110497187A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910698752.2

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 基于视觉引导的模组装配系统包括螺丝钉供给机,数据处理器和机械手;机械手的末端安装有执行机构,末端执行机构安装有工业相机,工业相机的下方为传送带,传送带上方有模组工装位,模组工装位上放置有太阳花模组;视觉引导装配技术工作方法包括:模组工件通过传送带运动至工装位进行拍照,工业相机将采集到图像传输给数据处理器,数据处理器对获取的图像进行图像预处理和螺钉孔位置检测,机械手携带螺钉到达螺钉孔位置处进行锁螺钉操作,机械手完成锁螺钉操作装配完成。本发明优点在于,基于视觉引导的模组装配技术替代人工组装,装配的产品质量稳定性好,而且提高了生产效率,降低企业成本。

    基于视觉的LED芯片质量检测方法

    公开(公告)号:CN110490847B

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN201910698777.2

    申请日:2019-07-31

    Abstract: 一种基于视觉的LED芯片质量检测方法包括:工业相机获取LED芯片图像,对图像采取自适应阈值化处理,LED芯片图像基于连通域提取边缘轮廓点,对边缘轮廓点进行筛选通过最小二乘法拟合椭圆,对椭圆做逆尺度变换得到放大后的LED椭圆轮廓图像,截取感兴趣区域图像,计算不同情况下的分割阈值,分割后的图像进行膨胀处理,膨胀处理后的图像进行形态学闭运算消除细小孔洞,对孔洞区域进行连通域标记,设定阈值剔除小于阈值的区域,检测灯珠损坏区域,显示损坏区域轮廓,从而检测LED芯片质量。本发明优点在于测试精准,测试过程中对芯片电极不造成损伤,节约人工成本,降低产品误检率,提高生产效率和企业利润。

    一种基于视觉定位的双臂协同智能装配系统

    公开(公告)号:CN111251336B

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN201911168045.9

    申请日:2019-11-25

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位的双臂协同智能装配系统,包括两台机械臂和两台相机,其中,第一相机固定在第一机械臂的末端执行器上,用来拍摄模组底座;第二相机固定在第一机械臂外部;第二机械臂的末端执行器为自动打螺丝机,在系统正式开始工作之前,进行前期标定,进行第一相机和第一机械臂基坐标系的标定,第二相机和第一机械臂基坐标系的标定,以及第一机械臂和第二机械臂之间位置转换的标定工作,获得对应的转换矩阵,以便将相机拍摄的图片中点的位置转换到机械臂的基坐标系下,引导机械臂到达指定位置;系统装配。

    一种基于视觉定位的双臂协同智能装配系统

    公开(公告)号:CN111251336A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN201911168045.9

    申请日:2019-11-25

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位的双臂协同智能装配系统,包括两台机械臂和两台相机,其中,第一相机固定在第一机械臂的末端执行器上,用来拍摄模组底座;第二相机固定在第一机械臂外部;第二机械臂的末端执行器为自动打螺丝机,在系统正式开始工作之前,进行前期标定,进行第一相机和第一机械臂基坐标系的标定,第二相机和第一机械臂基坐标系的标定,以及第一机械臂和第二机械臂之间位置转换的标定工作,获得对应的转换矩阵,以便将相机拍摄的图片中点的位置转换到机械臂的基坐标系下,引导机械臂到达指定位置;系统装配。

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