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公开(公告)号:CN112308961B
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202011222532.1
申请日:2020-11-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/30 , G06T5/00 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了基于分层高斯混合模型的机器人快速鲁棒三维重建方法。该方法包含以下步骤:机器人获取测量对象点云数据,GPU加速生成分层高斯混合模型和测试集,构建及更新配准网络,全局优化配准网络,更新重建的高斯混合模型,重复上述步骤直到机器人在所有测量点完成测量,重建测量对象的三维点云模型,分析和评估重建结果。该方法通过GPU并行计算加速点云数据生成分层高斯混合模型,同时能有效处理噪声和测量的不确定性,提高三维重建的速度和效率,通过构建配准网络和更新配准网络,以及全局优化配准网络来减少联合配准误差,保证三维重建的精度。本发明自动化程度高、重建速度快、鲁棒性强,特别适用于工业场景大型测量对象的稠密点云三维重建。
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公开(公告)号:CN109333549B
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN201811253670.9
申请日:2018-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的乒乓球拾取移动机器人及控制方法,公开移动机器人包括视觉检测模块,用于采集周围环境图像和待拾取乒乓球图像;数据处理模块,用于对获取图像中的乒乓球进行检测确定乒乓球图像坐标;根据目标球图像坐标确定移动平台运动的角度和速度;将待拾取乒乓球坐标发送给机械手臂控制模块;移动平台控制模块,用于对移动平台的定位与运动环境的建图并进行路径规划,使移动平台向目标物靠近;机械手臂控制模块,用于进行拾球动作,并将球放置在储球模块中;电源模块,用于供电;储球模块,用于储存拾取的乒乓球。能够实现拾取装置结构简单,平台轻巧,占用空间小,自动化程度高,并提高乒乓球识别率,提升拾取准确率和效率。
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公开(公告)号:CN113269196A
公开(公告)日:2021-08-17
申请号:CN202110811547.X
申请日:2021-07-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种图卷积神经网络高光谱医药成分分析的实现方法,一方面,将医药高光谱图像数据处理成图数据,大幅度降低了像素数量,有效减少了数据量;另一方面,以图卷积神经网络模型提取药物的特征信息,有效地学习了药物高光谱图像中的视觉特征与药物成分间的空间关系,提升了药物成分分类特征的表示能力,提高了被测药物的成分和属性精度,可实现对药物成分与质量的无损、快速检测分析。
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公开(公告)号:CN113065546A
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202110211748.6
申请日:2021-02-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和霍夫投票的目标位姿估计方法及系统,该方法包括如下步骤:获取彩色图像和深度图像;对彩色图像进行分割与裁剪,得到各目标物体的彩色和深度图像块;采用两种策略估计目标物体6维位姿,针对3维旋转矩阵,基于双向空间注意力的特征提取网络,利用目标表面二维特征约束进行鲁棒特征提取,再利用多层感知网络回归出目标3维旋转矩阵;针对3维平移向量,重建目标物体点云并归一化点云数据,采用霍夫投票网络逐点估计点云3维平移方向向量,最后建立平移中心直线集,求解空间最近点得到目标3维平移向量。本发明方法分别估计旋转矩阵和平移向量,执行速度快、精度高。
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公开(公告)号:CN111896556B
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202010773562.5
申请日:2020-08-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/958 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的玻璃瓶底缺陷检测方法及系统,其方法为:步骤1,获取瓶底图像,定位与提取瓶底区域,并将瓶底区域划分为三个子区域:中心圆平面区域、环形平面区域和环形纹理区域;步骤2,采用基于显著性检测的方法对中心圆平面区域进行缺陷检测并标记;步骤3,采用基于多尺度滤波的方法对环形平面区域进行缺陷检测并标记;步骤4,采用基于模板匹配的方法对环形纹理区域进行缺陷检测并标记;步骤5,将步骤2至4得到的已标记好缺陷的中心圆平面区域、环形平面区域和环形纹理区域进行融合,得到标记有所有缺陷的瓶底图像。本发明对瓶底的缺陷检测精度更高、执行速度更快。
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公开(公告)号:CN106546605B
公开(公告)日:2019-07-16
申请号:CN201610948846.7
申请日:2016-10-26
Applicant: 湖南大学 , 佛山市湘德智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法,其步骤为:(1)对瓶口图像进行阈值处理,通过重心法获取瓶口重心位置;(2)以重心为圆心由内向外进行径向扫描,获得瓶口图像的四圆周边缘点;(3)利用随机圆法拟合四圆周所在圆,定位检测区域;(4)将定位出来的检测区域分为三个部分;(5)利用迟滞阈值对检测区域的投影结果进行缺陷检测;该方法能在啤酒瓶口图像不完整或存在连续干扰点时,准确快速的定位为瓶口中心,并且检测出瓶口缺陷,检测速度块,适用于高速自动化流水线上的啤酒瓶口质量自动检测。
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公开(公告)号:CN109333549A
公开(公告)日:2019-02-15
申请号:CN201811253670.9
申请日:2018-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的乒乓球拾取移动机器人及控制方法,公开移动机器人包括视觉检测模块,用于采集周围环境图像和待拾取乒乓球图像;数据处理模块,用于对获取图像中的乒乓球进行检测确定乒乓球图像坐标;根据目标球图像坐标确定移动平台运动的角度和速度;将待拾取乒乓球坐标发送给机械手臂控制模块;移动平台控制模块,用于对移动平台的定位与运动环境的建图并进行路径规划,使移动平台向目标物靠近;机械手臂控制模块,用于进行拾球动作,并将球放置在储球模块中;电源模块,用于供电;储球模块,用于储存拾取的乒乓球。能够实现拾取装置结构简单,平台轻巧,占用空间小,自动化程度高,并提高乒乓球识别率,提升拾取准确率和效率。
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公开(公告)号:CN106546605A
公开(公告)日:2017-03-29
申请号:CN201610948846.7
申请日:2016-10-26
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: G01N21/95 , G01N21/8851 , G01N2021/8887
Abstract: 本发明公开了一种利用4圆周定位和迟滞阈值的啤酒瓶口缺陷检测方法,其步骤为:(1)对瓶口图像进行阈值处理,通过重心法获取瓶口重心位置;(2)以重心为圆心由内向外进行径向扫描,获得瓶口图像的四圆周边缘点;(3)利用随机圆法拟合四圆周所在圆,定位检测区域;(4)将定位出来的检测区域分为三个部分;(5)利用迟滞阈值对检测区域的投影结果进行缺陷检测;该方法能在啤酒瓶口图像不完整或存在连续干扰点时,准确快速的定位为瓶口中心,并且检测出瓶口缺陷,检测速度块,适用于高速自动化流水线上的啤酒瓶口质量自动检测。
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公开(公告)号:CN105046697A
公开(公告)日:2015-11-11
申请号:CN201510390748.1
申请日:2015-07-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G01N21/952 , G01N21/88
CPC classification number: G06T7/0004 , G01N21/8851 , G01N21/952 , G01N2021/8887 , G06T2207/30108
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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公开(公告)号:CN120070454A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510552266.5
申请日:2025-04-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种局部姿态不变的模板匹配装配定位方法、系统和设备,采集待装配工件和装配环境的图像数据;结合全局粗定位与局部姿态不变量的精定位的装配策略,实现机器人在视觉引导下的高精度装配;采用局部特征提取算法提取图像中的关键点,通过标定工件到末端坐标的变换矩阵,间接确定机器人的装配坐标位姿;利用局部姿态不变对信息进行匹配处理实现工件位置定位;通过匹配的特征点,估计目标物体的相对位置、角度、旋转等姿态信息。本发明通过将视觉信息与机器人局部参考位姿相结合,提供了一种新的装配位姿计算方法,解决了机器人本体重复定位精度和系统的绝对定位精度不精准的问题,有效提升检测效率、检测精度。
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