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公开(公告)号：CN1782659B
公开(公告)日：2010-04-14
申请号：CN200410009931.4
申请日：2004-12-02
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，是一种基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器，采用激光作为结构光的光源，由激光发生器、摄像机、监视器和处理单元等组成。利用激光束经过柱面镜形成激光平面，投射到工件上产生激光条纹，视觉传感器采集焊缝激光图像，通过图像处理计算焊缝位置，并进行转换成模拟信号或无线通信输出，以达到控制焊接机器人实现焊缝自动跟踪的目的。针对多种类型焊缝，和一次焊缝、多次焊缝等不同工序开发了不同的焊缝图像处理模块，以适应多种类型、工序的焊缝跟踪要求。本发明能够提高焊缝位置的测量精度，增加焊缝跟踪的抗干扰能力，并具有适应各种焊缝跟踪系统的通用性和灵活性。
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公开(公告)号：CN101334276A
公开(公告)日：2008-12-31
申请号：CN200710117999.8
申请日：2007-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开一种视觉测量方法与装置，解决适应性差的问题。步进电机驱动两台摄像机同步相向转动；并驱动摄像机两次转动，两台摄像机对目标跟踪，使目标图像横坐标处于跟踪摄像机所采集图像的中心区域；根据两次转动的转角、及目标在两台摄像机图像中的坐标，计算目标的三维坐标。两台摄像机安装在左、右连杆顶端的支架上，左、右带轮安装于左、右连杆的底端；步进电机输出轴上装有驱动带轮，左带轮旁边装有换向带轮和张紧轮；通过双面齿同步带，将右带轮、换向带轮、左带轮、张紧轮、驱动带轮联结在一起。本发明不依赖于摄像机的内参数，故不需要对摄像机的内参数进行标定。本发明应用方便，可以大幅度提高视觉测量的适应性和可用性。
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公开(公告)号：CN100393486C
公开(公告)日：2008-06-11
申请号：CN200410068871.3
申请日：2004-07-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种基于物体表面颜色的快速跟踪方法与装置，在计算机中安装图像采集卡，通过摄像机和图像采集卡，将运动物体的图像采集到计算机中。然后采用特定的图像处理算法，根据物体表面颜色块的特性，选取出需要的物体，给出物体图像的质心位置。将物体图像质心的位置与给定图像点位置的差作为反馈控制量，控制机器人运动，从而带动摄像机运动，实现对物体的快速跟踪。本发明图像处理方法简洁，速度快，独立成为一个单元，适应性强，移植性强。图像处理中采用了基于颜色信息的学习方法，对物体变化、环境光线的改变有很好的适应性。能够始终保持物体在摄像机的视野内。本发明适合于智能监控、工业产品自动检测、流水线视觉控制等领域。
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公开(公告)号：CN1511676A
公开(公告)日：2004-07-14
申请号：CN02158341.2
申请日：2002-12-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种激光结构光视觉传感装置，包括：摄像机，用于图像采集；激光器，产生激光结构光平面，所述的摄像机为两台，所述激光器产生的激光结构平面与两台摄像机的光轴形成的平面为30°－60°角。本发明采用加装滤光透镜的两台CCD摄像机进行图像采集，位置和角度的差异可以使得两台CCD摄像机不会同时出现镜面反射，避免了图像的后续处理失败问题。本发明在任意时刻提供两幅同步采集的不同视角下的视觉图像。利用激光器参数和这两幅图像，经过后续处理可以获得同一个结构光特征点相对于传感装置的三组三维坐标信息。
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公开(公告)号：CN114859737B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210797904.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国北方车辆研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，提供一种四足机器人步态过渡方法、装置、设备和介质，包括获取第一稳定步态下的第一相位参数及第一状态参数，将第一状态参数输入至预设强化学习模型获得相位增量；根据相位增量及第一相位参数计算出第二相位参数，获取在第二相位参数下运动后的第二状态参数；将第二状态参数作为第一状态参数并返回执行将第一状态参数输入至预设强化学习模型获得相位增量，继续执行根据相位增量及第一相位参数计算出过渡步态下的第二相位参数，获取在第二相位参数下运动后的第二状态参数直至过渡到第二稳定步态，由此通过相位增量使得从第一稳定步态可以逐渐平稳地切换到第二稳定步态避免了由于步伐切换幅度太大导致紊乱摔倒。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114859737A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210797904.6
申请日：2022-07-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 中国北方车辆研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及机器人技术领域，提供一种四足机器人步态过渡方法、装置、设备和介质，包括获取第一稳定步态下的第一相位参数及第一状态参数，将第一状态参数输入至预设强化学习模型获得相位增量；根据相位增量及第一相位参数计算出第二相位参数，获取在第二相位参数下运动后的第二状态参数；将第二状态参数作为第一状态参数并返回执行将第一状态参数输入至预设强化学习模型获得相位增量，继续执行根据相位增量及第一相位参数计算出过渡步态下的第二相位参数，获取在第二相位参数下运动后的第二状态参数直至过渡到第二稳定步态，由此通过相位增量使得从第一稳定步态可以逐渐平稳地切换到第二稳定步态避免了由于步伐切换幅度太大导致紊乱摔倒。
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公开(公告)号：CN113902910B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111504115.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种视觉测量方法及系统，该方法包括：获取待测量物体的实时图像，并确定所述实时图像对应的模板图像，所述模板图像上标注有感兴趣轮廓基元；将所述实时图像和所述模板图像输入到训练好的感兴趣轮廓基元提取模型，得到所述实时图像对应的轮廓基元置信度图；其中，所述训练好的感兴趣轮廓基元提取模型是由标记有样本轮廓基元的物体图像集，对卷积神经网络进行训练得到的；基于测量行为树，根据所述轮廓基元置信度图进行几何运算，得到所述待测量物体的测量结果，本发明显著提高了视觉测量系统的柔性化和智能化程度，得到精准的视觉测量结果。
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公开(公告)号：CN112965372B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110137780.4
申请日：2021-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于控制技术，具体涉及了一种基于强化学习的微零件精密装配方法、装置和系统，旨在解决现有装配技术效率低适用性差的问题。本发明包括：实时获取微零件的图像和力传感器信息，先通过微零件的图像进行位姿对准，再基于力传感器信息通过基于强化学习的装配模型完成装配。所述基于强化学习的装配模型，通过构建力的雅可比矩阵获取专家动作并通过强化学习框架获取改进动作，将专家动作和改进动作相加获得最终动作，基于最终动作通过本发明特有的回合‑单步动态探索策略完成装配并获取基于强化学习的装配模型，本发明提高了操作的便捷度，还提高了模型的训练效率和精密装配效率同时提高了微零件精确装配方法的适用性。
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公开(公告)号：CN111571190B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010444255.2
申请日：2020-05-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于人机协同可视化装配技术领域，提供了一种三维立体式可视化自动装配系统及方法，旨在解决产品中不同方位的螺纹孔不能实现智能可视化拧紧的问题；其中，系统包括视觉识别检测系统、拧紧系统、三向坐标定位系统、工作台及工况机，视觉识别检测系统设置于工作台，用于获取工件不同方位图像信息；拧紧系统装设于工作台，用于对工件上螺纹孔的装配；三向坐标定位系统装设于拧紧系统，用于测量其空间位置；在工作过程中，工况机基于视觉识别检测系统检测的工件不同方位图像及三向坐标定位系统检测的拧紧系统的空间位置，控制拧紧系统完成对工件不同方位螺纹孔的装配。通过本发明可实现可视化、智能化、高精度、高效率的螺纹孔装配。
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公开(公告)号：CN113902910A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111504115.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种视觉测量方法及系统，该方法包括：获取待测量物体的实时图像，并确定所述实时图像对应的模板图像，所述模板图像上标注有感兴趣轮廓基元；将所述实时图像和所述模板图像输入到训练好的感兴趣轮廓基元提取模型，得到所述实时图像对应的轮廓基元置信度图；其中，所述训练好的感兴趣轮廓基元提取模型是由标记有样本轮廓基元的物体图像集，对卷积神经网络进行训练得到的；基于测量行为树，根据所述轮廓基元置信度图进行几何运算，得到所述待测量物体的测量结果，本发明显著提高了视觉测量系统的柔性化和智能化程度，得到精准的视觉测量结果。
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