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公开(公告)号：CN105488503B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201510852639.7
申请日：2015-11-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/32
Abstract: 一种非编码圆环形标记点圆心图像坐标检测方法，属于图像处理与模式识别领域。通过Canny边缘检测获得图像上可能代表标记点的边缘，并通过腐蚀后的全局二值化图像建立对边缘图像的遮罩，过滤掉图像中的伪边缘；利用逐行扫描的方式初步获得标记点圆心坐标及其横、纵向范围；在灰度图像Ig上构建感兴趣区域ROI，并在ROI中确定标记点质心，最终获得所求标记点圆心在原图像上的坐标。本发明将标记点检测范围缩小至ROI，ROI范围内的伪边缘及灰度变化得到限制，故不易受光照不均的影响。同时由于对腐蚀后边缘图像中的边缘进行预选，使所构建ROI很可能包含标记点，因此可以放宽几何准则、形状准则的判定阈值，故可以克服标记点图像椭圆化影响。
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公开(公告)号：CN108673509A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810618375.2
申请日：2018-06-15
Applicant: 东北大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1607 , B25J9/1615
Abstract: 本发明提供一种六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制方法，涉及机器人运动学控制方法技术领域。包括：建立机械臂的连杆坐标系；建立机械臂的正运动学方程；获取关节1的角度初始值；计算关节2到关节6的逆运动学解的角度值；计算末端执行器的位姿与给定位姿的误差；判断误差是否在误差阈值范围内；筛选出符合条件的一组逆运动学解的角度值；将机械臂各关节角度值输入到已知机器人的控制模块，完成对六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制。本发明提供的一种六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制方法，无需考虑基于雅克比矩阵的奇异解问题，简化了控制过程，有效降低了计算量，提高了收敛速度和计算精度，同时提升了机械臂的控制精度。
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公开(公告)号：CN104318556B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410548807.9
申请日：2014-10-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种油污干扰下的硅钢板表面缺陷图像检测方法，包括：采用面阵工业相机采集硅钢板表面缺陷图像；采用视觉显著方法对采集的硅钢板表面缺陷图像进行缺陷检测；采用基于显著线扫描形态学的检测方法对油污缺陷图像进行定位检测；本发明将硅钢板被油污干扰物所覆盖的情况从缺陷检测中排除，这些伪缺陷干扰增加了目标检测与识别的难度。解决了缺陷检测时的杂乱背景问题、覆盖的油污干扰问题以及反光的伪缺陷干扰问题；本发明对信息欠缺的二值图像进行了线扫描填充操作，该操作能够有效的获得油污干扰区域；本发明运用了形态学理论的边缘处理方法去除油污边缘和反光伪缺陷边缘，避免了相减操作不能够有效消除伪边缘的问题。
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公开(公告)号：CN103617426B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201310643883.3
申请日：2013-12-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种自然环境干扰和有遮挡时的行人目标检测方法，提出了HOG-CLBP特征提取方法结合NEU-Person样本库和通过其训练得出的人体部件模型，配合SVM分类器将行人检测问题转化为二分类问题来进行检测。随机抽取这两库训练集中的正负样本来训练，测试样本也随机抽取这两个库的测试集样本来测试；此处的正样本是NEU-Person库中的测试集的正样本。本发明NEU-Person样本库进行训练产生用于检测的部件模型，NEU-Person样本库涉及雨、雪、雾、夜间和迷彩等多种环境的样本，因此使得行人检测具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104318556A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410548807.9
申请日：2014-10-16
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/30108 , G06T2207/30164
Abstract: 一种油污干扰下的硅钢板表面缺陷图像检测方法，包括：采用面阵工业相机采集硅钢板表面缺陷图像；采用视觉显著方法对采集的硅钢板表面缺陷图像进行缺陷检测；采用基于显著线扫描形态学的检测方法对油污缺陷图像进行定位检测；本发明将硅钢板被油污干扰物所覆盖的情况从缺陷检测中排除，这些伪缺陷干扰增加了目标检测与识别的难度。解决了缺陷检测时的杂乱背景问题、覆盖的油污干扰问题以及反光的伪缺陷干扰问题；本发明对信息欠缺的二值图像进行了线扫描填充操作，该操作能够有效的获得油污干扰区域；本发明运用了形态学理论的边缘处理方法去除油污边缘和反光伪缺陷边缘，避免了相减操作不能够有效消除伪边缘的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119845984A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510084646.0
申请日：2025-01-20
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/954 , G01N21/01
Abstract: 本发明涉及一种基于磁悬浮的管道内表面缺陷检测系统及方法，属于管道内表面检测技术领域，检测系统包括电动升降单元和悬浮式全向智检单元，电动升降单元用于调整检测高度；悬浮式全向智检单元，悬浮于所述电动升降单元的正上方，全向检测管道内表面。悬浮式全向智检单元的搭载平台包括智检相机，智检相机包括开发板和螺旋镜头，光源外壳呈环型设置在与开发板连接的铝基板上；所述铝基板上沿周向设置有贴片电阻和与其电连接的贴片LED，形成环型光源。本发明依托磁悬浮技术实现检测设备与管道内壁零接触，通过搭载开发板结合环形光源，搭配智检相机通过视觉检测技术实时对管道内的缺陷部位进行智能检测。
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公开(公告)号：CN112686193B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202110012575.5
申请日：2021-01-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于压缩视频的动作识别方法、装置及计算机设备，涉及神经网络动作识别技术领域，可以解决在基于深度学习神经网络进行视频中的动作识别时，计算量较大的技术问题。其中方法包括：对样本集进行预处理，确定所述样本集中各个样本压缩视频对应的融合特征，所述融合特征至少包括空间特征、运动特征；利用所述融合特征训练动作识别模型；若判定所述动作识别模型符合预设训练标准，则利用所述动作识别模型对目标压缩视频进行动作识别，获取动作识别结果。本申请适用于对压缩视频的动
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公开(公告)号：CN109816097B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910062805.1
申请日：2019-01-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于YOLO的Compress‑YOLO模型压缩方法，包括设计Compress‑YOLO神经网络特征提取部分、使用GoogLeNet的特征提取部分对输入图像进行特征提取、使用Compress‑YOLO模型中的两层全卷积层取代YOLO中的两层全连接层、使用一层卷积层对bounding box进行回归、通过reshape层对输出维度进行调整，使得输出维度和YOLO的输出维度相同以及选择PASCAL VOC 2012数据集对设计的Compress‑YOLO神经网络模型进行训练；针对训练中出现的过拟合现象，采用Batch Normaliztion层和Scale层组合的方法。本发明提供的基于YOLO的Compress‑YOLO模型压缩方法，可以在尽量保证模型性能的同时可以将深度学习部署到嵌入式设备上，且更加密集、计算量更小，提高了网络的性能。
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公开(公告)号：CN114638978A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210207239.0
申请日：2022-03-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种小样本自相似嵌入推断的板带钢表面缺陷分类系统及方法，系统包括特征提取模块和分类模块，分类模块由自相似表示SSR模块和图嵌入标签推断GELE模块组成；其中自相似表示SSR模块包含两个自相似计算子模块SS_s和SS_q、两个用于提取结构模式的自相似表示学习子模块R_s和R_q以及两个特征聚合子模块FA_s和FA_q；图嵌入标签推断GELE模块包含图嵌入子模块GE、标签推断子模块LE和分类器；旨在使用一种自相似方法，即测量相邻区域内局部斑块的相似性来增强嵌入表达，以及一种非参数正则器，即以流行平滑的方式扩展决策边界减少类噪声造成的分布漂移问题。本发明的系统和方法进一步提高了小样本表面缺陷分类的性能。
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公开(公告)号：CN108673509B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810618375.2
申请日：2018-06-15
Applicant: 东北大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制方法，涉及机器人运动学控制方法技术领域。包括：建立机械臂的连杆坐标系；建立机械臂的正运动学方程；获取关节1的角度初始值；计算关节2到关节6的逆运动学解的角度值；计算末端执行器的位姿与给定位姿的误差；判断误差是否在误差阈值范围内；筛选出符合条件的一组逆运动学解的角度值；将机械臂各关节角度值输入到已知机器人的控制模块，完成对六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制。本发明提供的一种六自由度手腕偏置型串联机械臂的运动控制方法，无需考虑基于雅克比矩阵的奇异解问题，简化了控制过程，有效降低了计算量，提高了收敛速度和计算精度，同时提升了机械臂的控制精度。
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