时序增强树模型分类算法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119442050A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411478547.2

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本发明涉及一种时序增强树模型分类算法。上述时序增强树模型分类算法,使用时,先利用训练数据获得初始树模型,再利用验证数据得到初始竖树模型预测的树模型预测结果和Gini指数;利用Gini指数得到树模型预测结果的权重系数;利用权重系数和Gini指数和设定的最大记忆长度获得实际记忆长度;利用实际记忆长度设定时序遗忘函数;利用时序遗忘函数获得时序遗忘后的时序预测结果;对树模型预测结果和时序预测结果的时序记忆融合,得到时序增强后的最终分类结果。上述时序增强树模型分类算法可以在分类结果预测过程中实现时序信息融合,即树模型时序信息的自适应补偿。

    一种三维轮廓检测装置和方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118670297A

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410931158.4

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种三维轮廓检测装置和方法,所述方法包括:S1、获取待测物体的四个面的三维轮廓点云数据;S2、对每个面的所述三维轮廓点云数据进行混合采样,获得每个面对应的混合采样后的所述三维轮廓点云数据;S3、基于预先标定位置下的相机坐标系和世界坐标系之间的外参矩阵,对每个面对应的混合采样后的所述三维轮廓点云数据进行拼接与融合,获得所述待测物体的三维点云模型。如此,通过获取待测物体的四个面的三维轮廓点云数据,并对每个面的三维轮廓点云数据进行混合采样,进而对每个面对应的混合采样后的三维轮廓点云数据进行拼接与融合,获得待测物体的三维点云模型,能够有效提高三维轮廓检测的准确度和效率。

    基于视觉检测的质量检验分拣设备

    公开(公告)号:CN220160595U

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202321592788.0

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本实用新型涉及一种基于视觉检测的质量检验分拣设备。基于视觉检测的质量检验分拣设备包括机架、输送机构、上料机构、第一视觉检测机构、第二视觉检测机构、分拣机构及控制装置。上料机构包括上料台、喂料结构及推料结构。上料台至少部分具有透明视窗。第一视觉检测机构设于上料台的下方。第一视觉检测机构用于采集上料台上产品的底面图像信息。第二视觉检测机构用于对输送至检测工位处的产品进行视觉检测,以获得产品的顶面图像信息及侧周面图像信息。分拣机构用于将合格的产品转送至第一存放区域内,还用于将不合格的产品转送至第二存放区域内。基于视觉检测的物料分拣设备可对产品进行全方位的视觉检测,使产品质量检测和分拣更为高效可靠。

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