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公开(公告)号：CN119810078A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411968771.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/88
Abstract: 本发明提出一种工业产品表面瑕疵检测方法，包括构建并训练深度学习模型，对所要检测的工业产品的表面进行图像采集，对所采集的图像进行预处理；将预处理后的图像输入训练好的深度学习模型，深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取以获取图像中瑕疵的层次特征，层次特征包括低级特征和高级特征；深度学习模型对预处理后的图像进行图像分割以将图像中瑕疵区域和正常区域进行分割；根据特征提取和图像分割结果，预测存在瑕疵的区域以及瑕疵类别；对预测结果进行优化以得到瑕疵检测结果。本发明能够实现对工业产品表面不同类型瑕疵的自动化、高效率检测。
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公开(公告)号：CN119785331A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411971802.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车仪表盘检测技术领域，尤其涉及一种用于检测汽车仪表盘示数的装置及方法，其方法包括使用图像采集模块拍摄汽车仪表盘的图像，获得仪表盘图像；根据仪表盘图像中仪表盘的位置信息，控制机械臂模块移动到汽车仪表盘前进行图像采集；对采集的仪表盘图像进行预处理，提取仪表盘图像中指针的关键特征；根据提取的关键特征，执行仪表盘示数检测算法，识别汽车仪表盘上的示数信息；将识别出的仪表盘示数进行输出。本发明能够解决传统汽车仪表盘检测方法存在效率低下、准确性不高及难以适应复杂多变检测需求的技术问题。
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公开(公告)号：CN119779640A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411971959.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车曲面屏幕检测技术领域，尤其涉及一种用于检测汽车曲面屏幕响应时间的装置及方法，其方法包括通过对2D相机获取的二维平面图像上的像素进行优化处理和仿射变换，得到曲面屏幕相应的三维位置信息；通过3D相机确定汽车曲面屏幕上目标图标的三维位置信息，控制机械臂根据导航坐标精确点击汽车曲面屏幕上的目标图标，同步启动设置在不同方向的高帧率相机，获取机械臂在汽车曲面屏幕上进行操作时曲面屏幕不同区域变化的连续图像和时间信息；输入到响应时间检测算法中进行分析，根据响应时间检测算法的输出结果评估汽车曲面屏幕的响应时间性能。本发明能实现对汽车曲面屏幕响应时间的精确检测。
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公开(公告)号：CN119573551A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411718632.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东工业大学 , 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及吊具检测技术领域，提出一种机械臂引导的吊具检测方法与系统，所述吊具检测方法包括以下步骤：S1：根据预设的检测要求在所述吊具中选取基准点、第一检测点、第二检测点和第三检测点；S2：获取基准点、第一检测点、第二检测点和第三检测点处的点云；S3：分别基于基准点、第一检测点、第二检测点和第三检测点处的点云特性，使用RANSAC分割算法、欧式聚类分割算法和边缘检测算法中的至少两个计算对应位置点云的质心坐标；S4：以基准点为参考点，根据所述点云的质心坐标得到第一检测点、第二检测点和第三检测点的误差值。
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公开(公告)号：CN119810174A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411968764.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种工业零件尺寸自动化检测方法，包括以下步骤：采集待检测的工业零件图像，并获取CDD工业相机的参数；对待检测的工业零件图像进行预处理；提取预处理后待检测的工业零件图像中的边缘信息；对边缘信息进行识别，识别出工业零件的特征点，并获取其在图像中的坐标；计算工业零件在图像中的尺寸信息；根据工业零件在图像中的尺寸信息及CDD工业相机的参数，计算出工业零件的实际尺寸信息；根据工业零件的实际尺寸信息，生成工业零件尺寸检测报告表。本发明解决了现有工业零件尺寸检测方法中，在获得工业零件的尺寸数据后，仍需依赖人工方式将这些数据手动录入到检测表中，这样不仅耗时费力，还容易因人为因素导致数据录入错误的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119810079A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411968779.6
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01N21/84 , G01N21/88 , G01N21/95
Abstract: 本发明提出一种工业产品质量检测方法，包括：构建和训练质量检测模型；采集所要检测的工业产品的图像并进行图像预处理；将预处理后的图像输入到训练好的质量检测模型进行图像分割以将工业产品与背景区进行分割，再将工业产品自身不同模块进行划分；根据所要检测的工业产品的类型和明确检测的多个缺陷类型，调用对应的多个检测算法进行缺陷检测；输出所检测的工业产品的多个缺陷类型的缺陷等级，基于多个缺陷类型的缺陷等级判断工业产品的质量是否合格；制定多种质量决策策略，根据工业产品的质量合格程度执行对应的质量决策策略。本发明在产品质量检测过程中具有高精度、高效检测、实时反馈与调整的优势。
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公开(公告)号：CN119498973A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411954758.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于三维医学图像的穿刺机械臂控制方法及系统，该方法包括以下步骤：对二维CT图像的raw格式文件进行三维可视化处理，得到三维CT图像；获取三维CT图像的坐标系下三维CT图像中目标物体待穿刺前、后的位置坐标；将目标物体待穿刺前、后的位置坐标从三维CT图像的坐标系转换为机械臂基座坐标系；根据计算出穿刺机械臂待穿刺的直线运动轨迹；确定穿刺机械臂末端待穿刺的姿态；控制穿刺机械臂执行穿刺动作。本发明解决了现有的获取三维医疗图像的主要方法是通过三维成像设备直接采集，但其成像质量却可能受到设备的性能参数以及三维成像的复杂性的限制，导致最终获得的三维医疗图像在分辨率或清晰度等方面存在不足的问题。
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公开(公告)号：CN119880353A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411971961.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明涉及汽车曲面屏幕检测技术领域，尤其涉及一种用于检测汽车曲面屏幕流畅度的装置及方法，其方法包括利用2D相机获取汽车曲面屏幕的二维平面图像；通过将像素在二维平面图像上的位置映射到3D相机的三维空间中，得到曲面屏幕相应的三维位置信息；通过3D相机确定汽车曲面屏幕上目标图标的三维位置信息，并控制机械臂根据导航坐标精确点击汽车曲面屏幕上的目标图标，同步启动设置在不同方向的高帧率相机，获取机械臂在汽车曲面屏幕上进行操作时曲面屏幕不同区域变化的连续图像；将连续图像信息输入到流畅度检测算法中进行分析，根据流畅度检测算法的输出结果评估汽车曲面屏幕的流畅度性能。本发明可以实现对曲面屏幕流畅度的高精度、自动化检测。
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公开(公告)号：CN119600306A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411812366.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06N3/084
Abstract: 一种自适应点云采样调节的方法，包括如下步骤：训练特征分析模型；以初始的采样率进行工件采样，获取工件的点云数据，将点云数据输入至所述特征分析模型中获取到区域特征，基于区域特征划分出局部区域；基于所述区域特征对局部区域的采样率进行调节。基于区域特征的划分能够更精细地反映点云的局部结构，使得后续的采样率调整更加精准。这种精细化的划分方式有助于保留点云中的重要特征，如边缘、角点等，同时去除冗余信息，为后续的点云处理任务提供了更为有价值的数据基础。
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公开(公告)号：CN119600065A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411812361.6
申请日：2024-12-10
Applicant: 苏州显扬机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双目相机的目标定位和跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：检测双目相机运行过程中周围环境的参数变化情况，当检测到周围环境的参数变化较大时，则对双目相机的内参和外参进行更新，并利用更新后双目相机的内参和外参，对获取的左相机图像和右相机图像的特征点进行三角测量，计算出三维场景中目标的三维坐标，实现目标的定位。本发明解决了传统的双目相机定位方法通常依赖于静态标定的参数，然而，在动态场景中，双目相机周围的环境可能会发生变化，这些变化可能影响相机的成像质量和图像特征，从而导致静态标定的参数无法准确反映当前相机的实际状态，从而导致后续目标定位的准确度下降的问题。
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