-
公开(公告)号：CN109635875A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811558348.7
申请日：2018-12-19
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06K9/62 , H04L12/935 , H04N5/232
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/6256 , H04L49/30 , H04N5/23203
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的端到端网口检测方法，包括：(1)获取机房不同背景、不同机柜的交换机网口图像；(2)对交换机网口图像进行分类；标注每个图像，制作数据标签；(3)使用数据增强技术，制作交换机网口图像数据集；(4)训练深度网络YOLO v3模型，保存模型结果。本发明通过从智能室内巡检机器人摄像头获取网口图像，通过算法处理得到图像中网口的位置和类别，进而做到现场实时部署。本发明能够提高机房内交换机网口检测的准确率，从而提高智能巡检机器人部署时的效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110580725A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910865622.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于RGB-D相机的箱体分拣系统，包括运输纸箱的传送带、RGB-D相机、机械臂、用于物体到位检测的光电传感器和工控机，所述工控机信号连接机械臂的控制柜和RGB-D相机，机械臂的控制柜信号连接光电传感器；所述工控机包括如下模块：两相机转换关系获取模块、手眼标定模块、图像采集模块、目标物位姿估计模块、机械臂抓取位姿模块和位置视觉伺服模块。本发明使用RGB-D相机采集传送带上的目标箱体彩色图像和深度图像，获取目标三维点云，结合彩色图像和三维点云图像的目标箱体位姿估计，能综合二者的优点。最后利用基于位置视觉伺服原理，提高了系统整体的精度，排除了一些常见的外在因素的干扰。
-
公开(公告)号：CN110096920B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910323897.4
申请日：2019-04-22
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明提供了一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法，所述定位标签呈正方形，外部为颜色呈黑色的矩形边框，内部颜色为白色，所述矩形边框的四周的宽度相等，在所述矩形边框的上、下、左、右四个边框的中部分别设置四条白色间隔条，且“黑‑白‑黑”的宽度比为3:2:3，所述右边框的白色间隔条的底端和所述下边框中的白色间隔条的右端相互连通，所述矩形边框内包含N个圆形标签，且N>4，本发明通过对定位标签进行扫描、计算、解码等，实现定位标签位姿估计。本发明所述的定位标签兼具定位和编码能力，视觉检测识别更加鲁棒准确，具有位姿估计精准，耗时少，标签适用范围广的优点。
-
公开(公告)号：CN110992339B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201911221422.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于相机和机器学习的辊道线轮毂的检测定位方法及系统，系统包含硬件和软件两部分，其中硬件部分包含主控单元和视觉检测单元。主控单元负责连接相机、传送带和PLC等设备，运行相关程序。视觉检测单元，包括多台工业RGB相机，负责实时地对辊道线上的轮毂采集图像。软件部分包含主控软件和视觉检测软件。主控软件根据作业流程和各个硬件设备的信号状态，向PLC发送运动控制信号。视觉检测软件负责对辊道线上的轮毂进行检测识别和定位。本发明使用数量较少的相机即可对整条流水线上的轮毂进行检测与定位，减少了成本；同时相机安装时离产线较远，避免高温对设备造成损伤；还有目标识别准确率高，能够排除轮毂之外的物体对检测的干扰。
-
公开(公告)号：CN110096920A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910323897.4
申请日：2019-04-22
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明提供了一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法，所述定位标签呈正方形，外部为颜色呈黑色的矩形边框，内部颜色为白色，所述矩形边框的四周的宽度相等，在所述矩形边框的上、下、左、右四个边框的中部分别设置四条白色间隔条，且“黑-白-黑”的宽度比为3:2:3，所述右边框的白色间隔条的底端和所述下边框中的白色间隔条的右端相互连通，所述矩形边框内包含N个圆形标签，且N>4，本发明通过对定位标签进行扫描、计算、解码等，实现定位标签位姿估计。本发明所述的定位标签兼具定位和编码能力，视觉检测识别更加鲁棒准确，具有位姿估计精准，耗时少，标签适用范围广的优点。
-
公开(公告)号：CN110992339A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911221422.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于相机和机器学习的辊道线轮毂的检测定位方法及系统，系统包含硬件和软件两部分，其中硬件部分包含主控单元和视觉检测单元。主控单元负责连接相机、传送带和PLC等设备，运行相关程序。视觉检测单元，包括多台工业RGB相机，负责实时地对辊道线上的轮毂采集图像。软件部分包含主控软件和视觉检测软件。主控软件根据作业流程和各个硬件设备的信号状态，向PLC发送运动控制信号。视觉检测软件负责对辊道线上的轮毂进行检测识别和定位。本发明使用数量较少的相机即可对整条流水线上的轮毂进行检测与定位，减少了成本；同时相机安装时离产线较远，避免高温对设备造成损伤；还有目标识别准确率高，能够排除轮毂之外的物体对检测的干扰。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.028 seconds)
