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公开(公告)号：CN114714365A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210641069.7
申请日：2022-06-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种基于云平台的无序工件抓取方法及其系统，所述方法包括：搭建硬件系统和云平台；图像采集装置标定获取内参；手眼标定与拾取装置标定；利用预设训练好的实例分割模型获取目标工件的点云信息；将目标工件的点云信息与预设实例模板的点云信息进行ICP配准；算机器人基座坐标系与目标工件坐标系之间的转换矩阵，进而得到目标工件的位姿信息；基于目标工件的位姿信息，通过服务器控制机器人系统对目标工件进行抓取，进而完成目标工件的上料工作。本发明能够有效解决工业场景复杂、存在堆叠现象且采集图像边缘与纹理信息不明显所造成位姿获取难度高的问题。
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公开(公告)号：CN112270249A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011152483.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明提供了一种融合RGB‑D视觉特征的目标位姿估计方法。所述融合RGB‑D视觉特征的目标位姿估计方法包括如下步骤：获取包含目标物体的RGB图像和深度图像；将RGB图像输入至主干网络进行RGB特征提取和实例分割，获得多通道卷积特征图像和目标物体分割掩码；利用目标分割掩码裁剪多通道卷积特征图像和深度图像，得到每个目标物体的图像卷积特征块和深度图像块；对目标物体任意尺寸的图像卷积特征块进行空间金字塔池化，得到规范大小的目标RGB特征向量；从深度图像块获取目标物体点云，并提取点云特征，获得点云特征向量；融合目标的RGB特征和点云特征，进行目标位置估计和姿态估计，输出每个对应目标的类别和位姿P。本发明目标位姿估计精度高、过程简便。
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公开(公告)号：CN106052792B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610329264.0
申请日：2016-05-18
Applicant: 湖南大学 , 佛山市湘德智能科技有限公司
Inventor： 王耀南 , 郑叶欣 , 蒋笑笑 , 周显恩 , 彭玉 , 王海洲 , 冯明涛 , 范涛 , 严佳栋 , 黄森林 , 刘学兵 , 黄志鸿 , 毛建旭 , 朱青 , 刘远强 , 刘芳 , 李明军
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的PET瓶液位检测方法及装置，该装置采用一台相机、两个面光源、五个反射镜面以及工业控制机和PLC控制单元，通过五个镜面的搭配使用，获取PET瓶多角度图像，该装置具有结构简单、调试方便、成本低以及速度快的优点；该检测方法采用简单高效的投影梯度法获取液位信息，实现PET瓶液位的检测，本发明所述的检测方法精度高、运算快，快速准确的实现了PET瓶的液位检测。
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公开(公告)号：CN105334219B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510589588.3
申请日：2015-09-16
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于残差分析动态阈值分割的瓶口缺陷检测方法，首先，提出随机圆评估方法用于实现瓶口区域定位；随后，对极坐标变换展开所得的瓶口目标图像进行强烈平滑处理，平滑前后的瓶口目标图像进行差分，形成一个随原始瓶口目标图像灰度值变化的阈值曲面，用该曲面对瓶口目标图像进行动态阈值分割；最后，对分割后的二值图像进行区域连通性检测，根据连通区域的高、宽和面积判断其是否为缺陷。该方法对图像中识别目标的灰度值变化、干扰有很强的适应能力，且执行速度快，有效解决了瓶口缺陷高速高精度检测的难题。
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公开(公告)号：CN105046697B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201510390748.1
申请日：2015-07-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/136 , G06T7/66 , G01N21/952 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于多次随机圆检测及拟合度评估的啤酒瓶口定位方法，由获取边缘点和检测圆两大部分组成，具体步骤为：(1)通过阈值分割、重心计算和径向扫描获取瓶口外边缘点；(2)对瓶口边缘点随机采样三个点确定一个随机圆；(3)以到随机圆距离小于给定阈值的外边缘点的数目与边缘点总数的比值为随机圆的圆拟合度，计算拟合度；(4)重复执行步骤2和步骤3，直至成功实现圆检测的次数或执行三点随机圆检测的总次达到给定阈值；(5)搜索最大拟合度，以该值对应的随机圆圆心作为瓶口中心。该方法有效的解决了现有啤酒瓶口定位方法在瓶口严重破损或光照不均时定位误差大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104268857B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201410469840.2
申请日：2014-09-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的快速亚像素边缘检测与定位方法，包括以下步骤：步骤1：获取检测图像；步骤2：图像去噪预处理：步骤3：计算每个像素点水平方向上的梯度Gx和垂直方向上的梯度Gy；步骤4：计算每个像素点极坐标下的梯度幅值G0和梯度方向Gθ；步骤5：确定每个像素点的邻域像素点；步骤6：确定像素级边缘点；步骤7：计算每个像素级边缘点在8分梯度方向上的亚像素边缘点到该像素级边缘点的距离；步骤8：计算实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点到像素级边缘点的距离d；步骤9：采用余弦查找表法计算其实际梯度方向Gθ上的亚像素边缘点的直角坐标，进而实现图像边缘点的检测和亚像素级定位。整个方法计算精度高、速度快。
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公开(公告)号：CN119359778B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411944424.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/00 , G06T5/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于特征分离的大基线图像配准方法及系统，以预设的重叠率对电路板进行图像采集，得到若干张电路板局部图像，对若干张电路板局部图像进行畸变矫正，将畸变矫正后的电路板局部图像组成图像对并构建训练集，搭建图像配准网络，使用训练集对图像配准网络进行训练并计算重构损失，得到训练后的图像配准网络，获取真实场景下待配准的大基线图像，将待配准的大基线图像进行畸变矫正后组成图像对输入至训练后的图像配准网络处理，输出真实场景下待配准的大基线图像对的图像变换矩阵，根据图像变换矩阵实现真实场景下待配准大基线图像对的配准。该方法能够在实际的工业应用中显著提高图像配准的精度、效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118262127A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410264714.7
申请日：2024-03-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种基于数据预处理的无人机图像匹配定位方法，包括：1、读取无人机相机及机载平台输出的文件数据以及拍摄的图像；2、下载卫星地图；3、对卫星地图进行预处理，并划定待匹配区域；计算图像旋转角度，并对无人机拍摄图像进行旋转矫正；4、根据划定的待匹配区域的坐标信息，对卫星地图进行裁剪，并将裁剪后的图作为图像匹配的卫星地图；5、提取无人机图像和卫星底图的特征点并检测，计算每个特征点的描述子；输出检测到的特征点的坐标和相应的描述子；6、执行特征点匹配，输出匹配结果。本发明解决了全局特征匹配中，对初始区域估计敏感、计算复杂度高的问题和局部特征匹配中，由于不同的图像可能出现多个最优匹配，使匹配结果不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN115147488B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210789995.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V20/70 , G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于密集预测的工件位姿估计方法与抓取系统，搭建密集逐像素预测网络并训练，获取包含工件的场景RGB图像输入该预测网络，利用网络中的特征金字塔网络提取图像的逐像素卷积特征，采用三个回归分支网络从逐像素卷积特征中分别预测逐像素的语义信息、中心点信息和关键点信息，利用前述信息进行多工件实例分割，得到每个工件实例的密集关键点预测，采用投票策略确定各工件关键点2D位置，通过工件关键点2D位置以及对应工件模型上的3D位置建立2D‑3D对应关系，采用UD‑PnP算法计算工件的6D位姿。该方法网络结构简单、鲁棒性强、执行速度快，适合复杂工业场景下弱纹理、多工件任意位姿工件的抓取任务。
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公开(公告)号：CN118097186A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410428328.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法及系统，获取待匹配图像和参考图像并通过浅层网络特征提取模块进行特征提取，将提取的特征通过特征描述符优化模块进行优化，剔除掉冗余的特征描述符，对优化后得到的参考图像特征描述符进行多元高斯分布建模，根据优化后得到的待匹配图像特征描述符、建模后得到均值和方差计算注意力掩码，通过注意力掩码从参考图像的特征和待匹配图像的特征中选出优质特征，并通过景像匹配模块估计单应性矩阵，实现参考图像的匹配与定位。本发明设计了特征描述符优化模块以及注意力掩码生成模块可以提高参考图像和待匹配图像配准的鲁棒性，提高了无人机航拍图像定位精度的可靠性。
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