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公开(公告)号：CN116062146A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310203959.4
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种胸鳍同频异幅的仿生鳐鱼摆动机构，它涉及仿生鱼技术领域。它解决了解决现有仿生鳐鱼结构复杂，且转向时两侧胸鳍不同频振动而导致能耗较大问题。同频摆动机构、异幅机构和固定框架组成，其特征在于：同频摆动机构设在异幅机构的后方，由固定框架将同频摆动机构和异幅机构固定连接。本发明减小了不必要的能量损失，左、右鳍条仅由单一电机驱动的对称机构控制。适合在狭长的鱼身或扑翼飞行器当中放置。异幅机构采用单一舵机控制，节约空间，机构复杂度更低，维护成本更低的优点。
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公开(公告)号：CN114331937B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111614188.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于反馈迭代调节的低光照条件下多源图像融合方法，属于计算机图像融合技术领域。本发明针对现有多源图像融合方法没有考虑如何保留可见光图像颜色信息使低光照强度环境下的场景复原效果差的问题。包括：采集可见光原始图像和近红外原始图像，并进行预处理；进行小波变换，获得近红外图像低频分量和近红外图像高频分量以及可见光图像亮度分量I的低频分量和高频分量；根据融合系数进行融合，再进行小波重构得到重构后新的亮度分量；再进行HSI逆变换，得到融合后RGB图像；计算相似度指标SSIMM，并计算获得下一次迭代的融合系数；直到连续5次迭代的相似度指标SSIMM没有新解终止迭代，获得最终融合后图像。本发明用于低光照条件下多源图像融合。
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公开(公告)号：CN112733924A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110004224.X
申请日：2021-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种多贴片元器件检测方法，它属于目标检测技术领域。本发明解决了传统贴片元器件检测方法存在的检测精度低且无法同时对多种贴片元器件进行检测的问题。本发明采集不同背景、不同光照下不同型号的贴片元器件(贴片电阻和贴片电容)图像，构造贴片元器件的数据集；将MobileNet作为主干网络，使用SSD模型提取特征，同时进行分类与回归任务，从而提高检测速度。相比于传统的贴片元器件检测方法，本发明通过大量的标记数据便可自主学习，得到更高维度、更本质的特征，使得贴片元器件检测方法的鲁棒性和准确性得到了大幅提升，能够对多种贴片元器件同时进行检测。本发明可以应用于贴片元器件检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107443169B
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201710672080.9
申请日：2017-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种介观尺度铣削刀具偏心参数识别方法，涉及精密/超精密加工领域。本发明是为了解决现有的刀具偏心参数测量方法算法复杂，效率及精度难以兼顾，且不适用于介观尺度铣削刀具的偏心参数识别的问题。本发明所述的一种介观尺度铣削刀具偏心参数识别方法，首先对激光位移传感器的光束进行校准，然后测量偏心量，获取相邻两个切削刃的实际切削半径之差，最后获取刀具偏心角。本发明基于求解非线性方程，测量效率和精度均大大提高。本发明适用于机械加工领域中介观尺度铣削刀具偏心参数的识别。
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公开(公告)号：CN119388440A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411772144.9
申请日：2024-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种融合注意力机制与受物理启发神经网络的软体机器人控制方法，本发明涉及软体机器人动力学建模方法。本发明属于软体机器人动力学建模领域。本发明的目的是为了解决现有软体机器人控制精度低的问题。过程为：软体机器人固有性质、位置和能量作为模型的输入，质量矩阵函数、耗散矩阵函数、能量矩阵函数分别作为模型输出；基于拉格朗日函数和模型的输出预测软体机器人下一时刻的位置、速度和加速度；获得训练好的模型；将相同的软体机器人待测的固有性质、位置和能量输入训练好的模型，模型输出质量矩阵函数、耗散矩阵函数和能量矩阵函数；基于拉格朗日函数和模型的输出获得软体机器人下一时刻的位置、速度和加速度。
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公开(公告)号：CN119085666A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411228084.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/24 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于多尺度密集结构神经网络的空间非合作目标位姿估计方法，本发明涉及航天器导航领域，具体空间非合作目标位姿估计方法。本发明的目的是为了解决现有空间非合作目标位姿估计方法在背景复杂、能见度较低的环境下位姿估计准确率低的问题。过程为：一：获取空间非合作目标图像、空间非合作目标的位置信息和空间非合作目标的四元数信息；二：将四元数信息转换为欧拉角，得到每个欧拉角的概率质量函数真值；三：获得训练好的多尺度密集结构位姿估计网络；四：将待测空间非合作目标图像输入训练好的网络，输出预测的概率质量函数，进行解码获取解码后的欧拉角；转换回四元数#imgabs0#将#imgabs1#与训练好的网络输出的目标位置相结合，得到目标的六自由度位姿信息。
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公开(公告)号：CN114331937A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111614188.5
申请日：2021-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于反馈迭代调节的低光照条件下多源图像融合方法，属于计算机图像融合技术领域。本发明针对现有多源图像融合方法没有考虑如何保留可见光图像颜色信息使低光照强度环境下的场景复原效果差的问题。包括：采集可见光原始图像和近红外原始图像，并进行预处理；进行小波变换，获得近红外图像低频分量和近红外图像高频分量以及可见光图像亮度分量I的低频分量和高频分量；根据融合系数进行融合，再进行小波重构得到重构后新的亮度分量；再进行HSI逆变换，得到融合后RGB图像；计算相似度指标SSIMM，并计算获得下一次迭代的融合系数；直到连续5次迭代的相似度指标SSIMM没有新解终止迭代，获得最终融合后图像。本发明用于低光照条件下多源图像融合。
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公开(公告)号：CN107443169A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710672080.9
申请日：2017-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: B23Q17/09 , B23Q17/2457
Abstract: 一种介观尺度铣削刀具偏心参数识别方法，涉及精密/超精密加工领域。本发明是为了解决现有的刀具偏心参数测量方法算法复杂，效率及精度难以兼顾，且不适用于介观尺度铣削刀具的偏心参数识别的问题。本发明所述的一种介观尺度铣削刀具偏心参数识别方法，首先对激光位移传感器的光束进行校准，然后测量偏心量，获取相邻两个切削刃的实际切削半径之差，最后获取刀具偏心角。本发明基于求解非线性方程，测量效率和精度均大大提高。本发明适用于机械加工领域中介观尺度铣削刀具偏心参数的识别。
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