一种鞋底喷胶机械人的轨迹生成方法及控制系统

    公开(公告)号:CN108089544B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201711423117.0

    申请日:2017-12-25

    Abstract: 本发明涉及一种鞋底喷胶机械人的轨迹生成方法及控制系统,该方法包括:S1:分别采集鞋底的俯视图像以及沿鞋底宽度方向的两个侧视图像;S2:分别依次对俯视图像和两个侧视图像进行灰度化、平滑及边缘特征提取,得到鞋底边缘轮廓离散坐标点,对鞋底边缘轮廓离散坐标点进行拟合,并进行设定的偏置后,获得喷胶轨迹,所述喷胶轨迹包括鞋底平面喷胶轨迹和鞋底侧面喷胶轨迹;S3:根据喷胶轨迹对鞋底喷胶机械人进行路径规划。与现有技术相比,本发明采用三目机器视觉的方法对鞋底三维轮廓进行在线测量,在此基础上进行鞋底三维轮廓曲线的拟合自动生成喷胶轨迹,从而引导工业机器人进行路径规划自动完成喷胶任务。

    双手握式定制化工业机器人示较器及其制备系统、方法

    公开(公告)号:CN108037685A

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201711421870.6

    申请日:2017-12-25

    Abstract: 本发明提供一种双手握式定制化工业机器人示较器及其制备系统、方法,其中示教器包括壳体及设置在壳体内的控制模块;所述壳体上表面左侧设置有左手控制按键,所述壳体上表面右侧设置有右手控制按键,所述壳体上表面中间设置有触摸显示屏;所述控制模块包括主控器及分别与其相连接的按键驱动板、显示屏驱动板及触屏驱动板;所述按键驱动板分别与左手控制按键、右手控制按键连接;所述触摸显示屏分别与显示屏驱动板、触屏驱动板连接。该示教器左右手可以同时操控示较,比单手操控示校大大提高效率,比密集在一起的物理按键,降低了误操作率。

    解决三维装箱问题的三叉树规划计算方法

    公开(公告)号:CN107977756A

    公开(公告)日:2018-05-01

    申请号:CN201711398819.8

    申请日:2017-12-21

    Abstract: 本发明提供一种解决三维装箱问题的三叉树规划计算方法,在现有技术的基础上,通过创造性的问题解决思路,将三维空间的X,Y,Z轴转化为三叉树的树形图的三个分支来研究,装箱顺序可自然形成。可实现逐级搜索,简化计算过程。同时该方案可以考虑到所有方向性约束条件,将装入物体的前面、右面、上面为待装空间的可以归为此类,平行于高度方向的二叉树装箱方案也可以归为此类。本发明技术方案能弥补装箱方案的多约束条件的“组合爆炸”问题,与现有装箱方案相比,本方法的优势在于:形成三叉树结构,装箱顺序可自然形成;逐级搜索,整个计算过程简单有效;通过优化计算,可得完全的优化结果;给出待装物体不同方向性时的装箱方案。

    鞋模自动喷胶的三目视觉喷涂轨迹提取系统及其工作方法

    公开(公告)号:CN107876269A

    公开(公告)日:2018-04-06

    申请号:CN201711419441.5

    申请日:2017-12-25

    CPC classification number: B05B13/0431 B05B15/00

    Abstract: 本发明涉及一种鞋模自动喷胶的三目视觉喷涂轨迹提取系统及其工作方法,该系统包括高度调整机构、传送带和工控机,传送带设于高度调整机构上,传送带上沿传送方向依次设有编码器、鞋模图像采集组件和光电传感器,传送带的驱动电机连接有变频器,鞋模图像采集组件包括固定架、第一相机、第二相机、第三相机和两个光照器,固定架架设于传送带上,一光照器、第一相机和另一光照器沿传送方向依次设于固定架的顶面上,两个光照器的照射方向和第一相机的镜头均朝下,第二相机和第三相机对称设于与传送方向平行的固定架侧面上,第二相机的镜头和第三相机的镜头相向设置。与现有技术相比,本发明具有价格相对低廉、示教简单、柔性高的优点。

    一种基于样本选择扩充的冷水珊瑚分布预测方法及系统

    公开(公告)号:CN112784883A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202110017362.1

    申请日:2021-01-07

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于样本选择扩充的冷水珊瑚分布预测方法及系统。所述方法首先采用随机均匀采样的方法生成训练集,解决远洋珊瑚分布预测缺少负样本的问题。其次通过训练集进行径向基神经网络预测模型训练,并利用训练得到的模型对无标签样本进行标记。同时将上述步骤进行多次循环,排除单次预测的偶然性因素。再次在方法中引入先验知识的概念,对上一循环的无标签预测结果进行分组。然后根据正样本的概率越高置信度越高的原则,将不同的分组以不同的比例放到重新构建的虚拟无标签样本集合中,进入下一次的循环。最后根据平均正样本概率对无标签样本进行分类实现对冷水珊瑚分布的预测。

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