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公开(公告)号：CN111627064A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010335557.6
申请日：2020-04-25
IPC: G06T7/73 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S17/933
Abstract: 一种行人交互友好型的单目避障方法，属于无人机导航领域，本发明为解决搭载单目摄像头的室内无人机避障性能不佳的问题。本发明方法为无人机利用单目摄像头采集图片，所述图片输入至端到端策略的并行深度神经网络结构中，该网格结构输出最佳航向角作为无人机避障的飞行指令；所述端到端策略的并行深度神经网络结构由单目摄像头结合单线激光雷达协同完成，训练过程为：步骤一、利用单线激光雷达采集的深度值搜索最佳航向，并为单目摄像头采集的图片打标签，建立数据集；步骤二、所述数据集分别输入至Resnet18网络和预训练好的YOLO v3网络中；步骤三、利用步骤一的数据集训练步骤二所述并行深度神经网络直至收敛。
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公开(公告)号：CN111611869A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010335550.4
申请日：2020-04-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06K9/00 , G06N3/08 , G01S17/86 , G01S17/933
Abstract: 一种基于串行深度神经网络的端到端单目视觉避障方法，它属于无人机导航领域。本发明解决了现有基于端到端的无人机避障方法的响应延迟高，避障路径不稳定，裕度不足以及小型无人机上只能使用单目摄像头传感器导致无法感知深度信息，在室内有行人情况下避障性能不佳的问题。本发明将改进的深度神经网络Resnet18与YOLO v3串行结合，实时输出无人机的航向角。克服了现有方法响应延迟高，避障路径不稳定，裕度不足的问题，解决了现有端到端单目无人机室内避障算法在室内有行人场景下避障性能不佳、甚至不能使用的问题，使其在正常室内导航的同时，在有行人的室内环境下依然具有优秀的避障能力，对陌生环境有较好的泛化能力。本发明可以应用于无人机室内导航。
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公开(公告)号：CN110495702A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910789556.6
申请日：2019-08-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及滚刷技术领域，公开了一种自动进料式滚刷装置，包括滚刷、调胶桶，调胶桶的侧面设有吸液泵，滚刷包括刷杆、滚刷本体，刷杆内设有介质通道，滚刷本体包括转筒、刷毛，转筒与刷杆的头部外端之间形成环形腔，刷杆的头部设有若干连通介质通道与环形腔的出胶槽孔，转筒的内壁设有若干出胶孔；刷杆的尾部连接有储胶筒，储胶筒内设有储胶腔，储胶腔的前端与介质通道连通，储胶筒的前端侧面设有进胶接头，进胶接头的外端设有单向阀，单向阀与吸液泵之间通过柔性供胶管连接，储胶筒的外侧设有用于控制吸液泵工作的遥控器。本发明具有使用方便、无需频繁蘸胶、胶体不易滴落到地面的有益效果。
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公开(公告)号：CN110288706A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910590279.6
申请日：2019-07-02
Abstract: 本发明提供一种小曲率不规则点云曲面的拟合方法，属于三维点云曲面拟合技术领域。本发明解决了现有主流的点云切片法对小曲率不规则曲面进行轨迹规划时，轨迹规划复杂度高，进而导致喷涂速度受限、喷涂效果差等问题。本发明具体过程为：首先得到要拟合的小曲率不规则点云数据，通过轴向包围盒的方法求取标记点，在不规则点云中寻找标记点的最近邻点，并向相应直线投影，得到投影点；然后将点云分割的各个部分，重复迭代求取标记点的最近邻点并得到投影点，直到迭代次数达到设定值；最后由投影点构建拟合面的边缘，将不规则点云向相应平面投影，实现拟合。本发明适用于自动喷涂轨迹规划前对点云模型的处理。
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公开(公告)号：CN109407676B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201811562344.6
申请日：2018-12-20
Abstract: 基于DoubleDQN网络和深度强化学习的移动机器人避障方法，它属于移动机器人导航技术领域。本发明解决了现有的深度强化学习避障方法存在的响应延迟高、所需训练时间长以及避障成功率低的问题。本发明设计了特殊的决策动作空间以及回报函数、将移动机器人轨迹数据采集和Double DQN网络训练放在两个线程下并行运行，可以有效提高训练效率，解决了现有深度强化学习避障方法需要的训练时间长的问题；本发明使用Double DQN网络对动作值进行无偏估计，防止陷入局部最优，克服现有深度强化学习避障方法避障成功率低和响应延迟高的问题，与现有方法相比，本发明可以将网络训练时间缩短到现有技术的20％以下，且保持100％的避障成功率。本发明可以应用于移动机器人导航技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114894860B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210387950.9
申请日：2022-04-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 在基于电化学的金属微构件操作过程中，如何快速检测出拾取时管嘴何时与操作对象接触及释放时操作对象何时与操作基底接触，是微操作的重中之重，也是确保操作工具和操作对象及基底不受损坏的保障。本发明实时监控基于电化学的金属微构件操作过程中的离子电流，通过检测操作回路中有无电流即可判断拾取时操作工具是否与操作对象形成有效“软接触”，以及释放时操作对象是否与操作基底有效接触，并且研究所沉积的微尺度金属电沉积质量与过程监测离子电流之间的对应关系，用于微尺度金属电沉积得质量监控。本发明提供了一种方便有效的方法实现了对基于电化学的金属微构件操作的过程监控。
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公开(公告)号：CN117576684A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311370151.1
申请日：2023-10-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于视觉的微夹持器与微操作对象快速定位方法。目的是对微夹持器与微操作对象上的操作点进行定位，为视觉微操作系统提供操作点的坐标。该方法包含以下步骤：步骤1，利用加权平均法将原图像转化为灰度图，降低后续图像处理复杂度；步骤2，利用快速傅里叶变换去除灰度图像中的高频噪声；步骤3，利用改进的基于灰度的快速模板匹配算法定位图像中微夹持器的操作点；步骤4，利用BRISK算法寻找图像上微操作对象上的特征点并匹配；步骤5，利用匹配点对应的特征点之间的空间尺度关系筛选匹配点，并完成对微操作对象操作点的定位。
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公开(公告)号：CN114603681B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210232931.9
申请日：2022-03-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于秸秆制砖技术领域，尤其为一种静压节能的二级秸秆免烧制砖装置，包括机壳的顶端固定连接有放料斗内固定连接的竖向钢板，能够将放料斗分为秸秆投放口和矿渣投放口配合筛网对粉碎后的秸秆和矿石渣进行筛分，同时筛网延伸至放料斗的两侧设置有掏料口，便于将不合格的秸秆和矿石渣掏出，通过混合仓的内的雾化喷头配合振动筛，便于将格的秸秆和矿石渣进行充分的混合，液压模具对模具内混合后秸秆和矿石渣进行挤压成型，同时挤压出的水通过排水口一侧的过滤桶进行过滤，并将过滤后的水通过机壳一侧安装的循环水泵再次通过雾化喷头使混合仓内的秸秆和矿石渣湿润混合，以便于水资源的利用，减少资源浪费。
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公开(公告)号：CN116612100A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310638618.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于改进YOLOv7模型的木材缺陷检测方法。目的是为了提高木材缺陷检测的精度来减少木材加工过程中的浪费。该方法包含以下步骤：步骤1，制作并划分木材缺陷数据集；步骤2，将数据集图像输入骨干特征提取网络中进行特征提取，提取出三个有效特征层；步骤3，将步骤2处理后的特征层输入改进后的FPN网络进行特征融合，输出三个不同尺度的特征层；步骤4，将步骤3中的三个特征层输入预测网络中得到目标的类别信息和位置信息，并使用α‑EIoU损失函数作为损失函数进行训练。该算法可以提高木材缺陷检测的精度，为工厂木材加工提供依据。
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公开(公告)号：CN116610907A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310612456.2
申请日：2023-05-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于变分模态分解的齿轮振动信号特征提取方法，涉及一种齿轮振动信号特征提取方法。该方法包含以下步骤：步骤一，信号采集；步骤二，构建信号的Hankel矩阵，计算Hankel矩阵奇异值峰度差分谱，定位差分谱最大突变处r；步骤三，根据r定位奇异值矩阵有效阶数，进行信号去噪；步骤四，使用提出的最佳K值算法计算VMD的分解层数K；步骤五，使用相关性和峰值原则筛选IMF分量；步骤六，使用蜣螂算法优化MCKD参数，使用优化后的MCKD对信号进行脉冲增强；步骤七，使用模糊熵、近似熵、样本熵实现特征提取。本发明提供了一种齿轮振动信号特征提取方法，能较完整地提取出齿轮振动信号的特征。本发明适用于齿轮振动信号特征提取。
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