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公开(公告)号：CN119295453A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411818270.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/11 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的视觉图像检测技术领域，具体是公开一种运输机皮带跑偏检测方法及改进的yolov5网络模型，模型中包括托辊检测处理和皮带区域分割处理；方法为建立模型；使用改进的yolov5网络模型训练数据；运输机皮带跑偏检测工作时，相机采集获得检测图像，处理输入调用的改进的yolov5网络模型；托辊检测处理计算出托辊的面积，判断是否超过设定的阈值；皮带区域分割处理进行边缘提取，通过霍夫直线检测判断检测直线是否偏移设定直线的阈值；当两者判断结果均为是，则判断为跑偏，进行报警；当两者之一或两者判断结果为否，则重新进行步骤。该方法是基于深度学习检测皮带跑偏的新方法，能够得到更为准确的检测结果。
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公开(公告)号：CN119165502A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311681729.5
申请日：2023-12-08
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明涉及激光点云数据的分割拟合处理以及反光柱定位技术领域，具体是公开一种反光柱点云分割拟合法及基于粒子滤波的反光柱定位法，反光柱点云分割拟合法包括准备工作以及反光柱分割拟合步骤，准备工作步骤包括部署反光柱和激光雷达调平步骤，该方法为一种新的反光柱激光点云的分割和拟合技术方法，以便于反光柱定位技术的应用。而基于粒子滤波的反光柱定位法，其特征在于，定位步骤包括系统初始化、状态预测、反光柱映射、权重计算和重采样步骤，该方法不依赖于场景中的全部环境特征，只依赖于部署了反光柱的几个固定不变的位置，其特有的圆心拟合方法与动态方差粒子滤波定位，大大提高了环境适应性，具有较高的定位精度与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113240728B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202110377840.X
申请日：2021-04-08
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06T7/66 , G06T7/80 , G06V10/774 , B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的手眼标定方法，包括如下步骤：采集并标注包含标定物的训练图像；训练yolo3模型；设定移动步长S、以及距离阈值D；控制装置随机调节机械臂的位置姿态，相机拍摄以获取调节图像；调用经训练后的yolo3模型对调节图像进行分析，若标定物的尺寸不小于相机视场的一半且实际距离不大于距离阈值D，则拍摄标定图像，并记录机械臂此时的位置姿态数据，否则，按照移动步长S调节机械臂后再次拍摄调节图像，直至再次符合拍摄标定图像；标定图像以满足需要的数量后，进行手眼标定矩阵计算。本发明的过程中无需人工参与，节省人力物力，且计算量小、运算速度快、对标定图像的拍摄要求较低，结果准确率高，鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN118762013A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411245121.2
申请日：2024-09-06
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，具体是公开一种KIA Net网络模型及其图像、高精度晶圆缺陷检测与分割方法，KIA Net网络模型包括有分类网络分支、分割网络分支，分类网络分支包括网络输入、离散小波变换模块、结合了残差网络学习和密集网络连接的残差密度模块、结合KAN网络和和混合注意力机制的融合特征注意力模块、空间金字塔池化模块以及分类类型输出，网络输入了待检测的图像经过离散小波变换模块、残差密度模块、融合特征注意力模块及空间金字塔池化模块处理后，在分类类型输出待检测图像的分类结果。其提供了一种新的图像检测网络模型，其方法能够显著提升图像检测的精度、鲁棒性和适应性，同时优化计算效率和增强模型的可解释性。
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公开(公告)号：CN118443046A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410556152.3
申请日：2024-05-07
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
Abstract: 本发明公开一种无人机图像目标引导无人车的导航方法,方法是调整无人机使得其采集的图像中心点近似为无人机GNSS坐标；无人机拍摄获取图像，在图像中规划出行驶路径，并判断行驶路径是否在活动范围内，是则下一步，否则重新规划出行驶路径；将行驶路径拆分为N个目标点，得到各目标点的投影坐标；所有目标点的投影坐标转化为地理坐标，得出全局路径点队列；无人车系统接收，根据激光雷达数据剔除全局路径点队列之间存在的不可行路段的路径点，并对剔除路径点的区段规划生成一条局部可行路径，组合新的全局路径。无需要求无人机搭载激光雷达，可使用成熟、通用的组合导航方案，减少复杂的点云地图处理过程，提供了一种简单便捷的协同导航方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118053020A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410144040.7
申请日：2024-02-01
Applicant: 中煤大同能源有限责任公司 , 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/56 , G06V20/52 , G06T7/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G01J5/48
Abstract: 本发明涉及目标检测及测温方法技术领域，具体是公开一种结合可见光与热成像技术的托辊旋转框目标检测方法，其特征在于，方法步骤包括在要检测的托辊组附近设置托辊标签、构建旋转框目标检测网络和图像采集处理分析，所述图像采集处理分析的图像采集通过搭载有可见光摄像头和红外热成像相机的自动巡航车进行工作，所述可见光摄像头采集可见光图像，所述红外热成像相机采集红外图像，所述图像采集处理分析基于构建的旋转框目标检测网络进行分析判断出可见光图像中的托辊形状和温度状态数据；该方法能够更准确、可靠的托辊监控方法，以提高带式传送机运行的安全性和效率。
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公开(公告)号：CN118031969A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410255372.2
申请日：2024-03-06
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
Abstract: 本发明涉及自主导航路径规划技术领域,具体是公开一种基于图结构的自主导航路径规划方法，包括预设置方法：S11、预收集特殊点位，设置到达特殊点位所需的角度和旋转时的避障信息；S12、特殊点位连接得到边设置每条边的避障信息和速度信息；S13、测试边的运行情况并相应调整生成图结构；运行方法：S21、在图结构中搜索点列的点，确定图结构中里包含所有的点并且具有连通性；S22、每两个点进行最短路径算法，并进行补充点，得到完整路径；S23、利用补充后的点列寻找对应的边，读取边中的避障信息和速度信息规划生成完整的队列。该方法能够提供更为合适安全的规划，其以图结构进行路径规划，能够为机器人提供不同路径上的不同避障信息。
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公开(公告)号：CN117848337A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311513018.7
申请日：2023-11-14
Applicant: 中煤大同能源有限责任公司 , 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及导航技术中的全覆盖导航方法，具体的公开一种基于nav2行为树逻辑的全覆盖导航方法，步骤S1、预构建好基于nav2行为树的导航逻辑行为树；S2、在所述导航逻辑行为树的逻辑下，系统导航规划模块接收有需要规划区域的区域信息后进行规划区域划分，得到区域划分信息；S3、在所述导航逻辑行为树的逻辑下，系统导航规划模块对区域划分信息进行区域代价地图确认和起点选择；S4、在所述导航逻辑行为树的逻辑下，完成S3的区域代价地图确认和起点选择后，系统导航规划模块进行自适应规划所述有需要规划区域的全覆盖导航路径。通过该方法能够实现导航路径的实时计算部署和自适应路径的规划。
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公开(公告)号：CN109483209B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201811626915.8
申请日：2018-12-28
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
Abstract: 一种水晶球自动组装设备，包括机架、水晶球本体进料限位装置、底座进料限位装置、组合直线模组以及变距取料装置，组合直线模组设于机架顶面上，水晶球本体进料限位装置及底座进料限位装置的前端分别设有挡板一和挡板二。变距取料装置包括横梁、取料气缸、底板、吸盘、吸盘支架、定位板、主动板、直线导轨以及吸盘支架驱动机构，定位板及主动板上分别铰接有两个长度相同的短连杆，前、后两端以外的其余每个滑块底面分别铰接有两个长度相同的长连杆，短连杆长度等于长连杆长度一半。该发明的自动组装设备，可根据产品的不同实现多个规格的转换生产，极大地提高生产效率，简单便捷的调整即可实现不同规格产品的组装，节约设备成本。
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公开(公告)号：CN119337942B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411892234.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 福建(泉州)先进制造技术研究院
IPC: G06N3/0464 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种YOLOv8‑MSDA网络模型及输送皮带损伤监测方法，涉及图像监测技术领域，特别是涉及输送机皮带的图像监测，模型为基于YOLOv8网络模型进行改进，该模型利于提高检测的准确性及检测精度，方法步骤包括建立皮带损伤图像数据；建立皮带破损分割图像数据；搭建YOLOv8‑MSDA网络模型检测训练；基于DeepLabv3+网络模型分割训练；皮带损伤视觉监测系统采集数据；处理后输入YOLOv8‑MSDA网络模型检测，输出结果；根据检测结果评估得出风险等级评估结果；根据风险等级评估结果更新信息作出处理。该方法检测在满足准确性及检测精度的基础上实时监测并预警皮带损伤风险等级，作出相应处理。
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