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公开(公告)号：CN113095338B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110649052.1
申请日：2021-06-10
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明提供了一种工业品图像的自动标注方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取物体的待标注图像和分类信息；对所述待标注图像进行分割处理，以分割出所述待标注物体各组成部件的独立图像；根据所述分类信息，分别对所述待标注物体各组成部件的独立图像进行识别，以得到各组成部件的类型识别结果；根据所述类型识别结果，在所述待标注图像中的各组成部件处添加对应的标签，得到初步标注图像；显示所述初步标注图像以获取修改信息，从而生成最终的标注图像；从而可对由多个部件装配而成的物体中的各部件进行自动标注，有利于提高标注效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN113561186A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111117966.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人技术领域，具体公开了一种机械手路径规划结果的评价方法，所述评价方法用于对机械手的路径规划结果进行评价，且在对机械手的路径规划结果进行评价时可以从避障效果、能耗、路径平滑度、运动范围、机械手运行稳定性、路径规划精细程度六个方面进行综合评价，相对于现有的路径规划方法而言，考虑更加全面，这样不仅有利于在诸多路径中选出最优路径，而且本发明的机械手路径规划结果的评价方法可以为路径规划提供技术指导，以便于规划出最优路径。
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公开(公告)号：CN113313712A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110867754.7
申请日：2021-07-30
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明公开了一种电池涂胶缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取一待测涂胶横截面的采样点云，构成采样点集；获取邻近于待测涂胶横截面的若干涂胶横截面中的参考点云，构成若干标准点集，并以若干标准点集构成标准模板；基于动态时间规整算法计算待测涂胶横截面与标准模板之间的相似度信息；根据相似度信息判断待测涂胶横截面是否存在涂胶缺陷；该方法利用动态时间规整算法计算获取待测涂胶横截面的采集点云和邻近涂胶横截面的参考点云的相似度信息，根据相似度信息快速筛选确定涂胶缺陷的存在，该检测方法效率高、精度高，且不依赖于特定的形态、数值、材质、环境、样板进行分析，具有适用性范围广的特点。
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公开(公告)号：CN113126630A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110474109.9
申请日：2021-04-29
Applicant: 季华实验室
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种AGV车的刹车策略调整方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取当前的工作状态信息；根据所述工作状态信息获取对应的刹车压力数据；获取当前的空气湿度数据；根据所述空气湿度数据调整刹车策略，其中，包括：根据所述空气湿度数据调整所述刹车压力数据；从而当AGV车需要刹车时按照调整后的刹车策略进行刹车，有利于防止在潮湿天气中，AGV刹车距离增大而无法及时停止进而容易与行人发生碰撞，提高安全性。
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公开(公告)号：CN115550144B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211520137.0
申请日：2022-11-30
Applicant: 季华实验室
IPC: H04L41/0631 , H04L41/147 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本申请涉及工业物联网故障评估技术领域，提供了一种分布式故障节点预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：S1.获取每个节点对应的邻近节点集合和远亲节点集合；S2.根据所述邻近节点集合和所述远亲节点集合确定每个所述节点对应的故障节点集合；S3.根据每个所述节点对应的所述故障节点集合获取潜在故障节点。本发明具有预测结果准确和预测高效的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114789453B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210712206.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请属于机械臂控制技术领域，公开了机械臂动态PID控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待执行运动指令；确定待执行运动指令的指令类型；根据指令类型，获取待执行运动指令的特征参数；分别把特征参数输入与指令类型对应的一组神经网络模型，得到多个位置偏差累计值；一组神经网络模型包括多个包含不同PID参数的神经网络模型；提取最小的位置偏差累计值对应的神经网络模型的PID参数，作为有效PID参数；把有效PID参数部署到机械臂的控制器以执行待执行运动指令；从而有利于得到合理的PID参数以提高机械臂的运动控制精度。
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公开(公告)号：CN115042191A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210965690.9
申请日：2022-08-12
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请属于机械臂控制技术领域，公开了一种预训练模型微调训练方法、装置、电子设备及存储介质，通过采集机械臂在摩擦力补偿模型不参与控制过程的条件下执行工作任务时的运动指令数据，以对摩擦力补偿模型的安全性进行检测；若摩擦力补偿模型安全，则多次采集微调数据集对摩擦力补偿模型进行调整训练，以得到对应的优化模型和损失函数值；根据优化模型和对应的损失函数值，进行备选最优模型更新处理；对最新的备选最优模型进行实际运行测试，根据测试结果进行最优模型的更新处理；从而可高效地完成对经过预训练的摩擦力补偿模型的微调训练，以提高摩擦力补偿模型与实际应用该摩擦力补偿模型的机械臂的匹配度，从而提高控制精度。
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公开(公告)号：CN114789453A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210712206.1
申请日：2022-06-22
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请属于机械臂控制技术领域，公开了机械臂动态PID控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待执行运动指令；确定待执行运动指令的指令类型；根据指令类型，获取待执行运动指令的特征参数；分别把特征参数输入与指令类型对应的一组神经网络模型，得到多个位置偏差累计值；一组神经网络模型包括多个包含不同PID参数的神经网络模型；提取最小的位置偏差累计值对应的神经网络模型的PID参数，作为有效PID参数；把有效PID参数部署到机械臂的控制器以执行待执行运动指令；从而有利于得到合理的PID参数以提高机械臂的运动控制精度。
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公开(公告)号：CN114474078B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210380072.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机械臂控制技术领域，具体公开了一种机械臂的摩擦力补偿方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取训练数据集；将训练数据集拆分为第一训练集和第一测试集；将第一训练集拆分为第二训练集和第二测试集；根据第二训练集和第二测试集训练获取非线性模型；设计深度学习模型，深度学习模型的目标函数具有基于非线性模型定义的正则项；根据第一训练集和第一测试集训练深度学习模型；利用训练后的深度学习模型进行摩擦力补偿；该方法将根据训练数据集部分数据进行训练获取的非线性模型作为正则项参数构建深度学习模型的目标函数，使得深度学习模型进行训练时能朝向具有先验特性的非线性模型进行学习。
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公开(公告)号：CN114474078A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210380072.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本发明涉及机械臂控制技术领域，具体公开了一种机械臂的摩擦力补偿方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括以下步骤：获取训练数据集；将训练数据集拆分为第一训练集和第一测试集；将第一训练集拆分为第二训练集和第二测试集；根据第二训练集和第二测试集训练获取非线性模型；设计深度学习模型，深度学习模型的目标函数具有基于非线性模型定义的正则项；根据第一训练集和第一测试集训练深度学习模型；利用训练后的深度学习模型进行摩擦力补偿；该方法将根据训练数据集部分数据进行训练获取的非线性模型作为正则项参数构建深度学习模型的目标函数，使得深度学习模型进行训练时能朝向具有先验特性的非线性模型进行学习。
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