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公开(公告)号：CN109706054A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201910008545.X
申请日：2019-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C12M1/00
Abstract: 斑马鱼幼鱼的自动输送和调整姿态的微流道装置，属于显微注射操作领域，本发明为解决现有对幼鱼进行注射时存在耗时长、成功率低的问题。本发明上层模块包括上层板和送鱼装置；换向齿轮的上部为圆柱形凸台，圆柱形凸台上设置有换向微流道，中层板上设置有贯穿中心位置圆孔的微流道，微流道的右端位于送鱼装置方形漏斗出口通道的正下方，当换向微流道处于横向位置时，换向微流道与微流道连通，阀块的前方开有方形阶梯通孔，方形阶梯通孔内放置齿条；上层模块和中层模块安装在长方体凹槽内，第一电机安装在第一电机安装孔里，第一电机输出轴上安装有第一齿轮，第一齿轮与齿条啮合，第二齿轮与换向齿轮啮合。本发明用于对斑马鱼幼鱼进行显微注射操作。
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公开(公告)号：CN109447979A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811332427.6
申请日：2018-11-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度学习和图像处理算法的目标检测方法，本发明涉及图像目标检测方法。本发明的目的是为了解决现有机械臂应用于小目标的精密作业时，单纯用深度学习进行检测与定位，小目标位置的确定误差大，精度低的问题。过程为：步骤一、建立数据集，根据数据集对SSD网络进行训练，得到最终训练好的SSD网络，使用最终训练好的SSD网络模型对待检测的图像中的插针进行检测，在图像上用预选框把插针所在范围框出；步骤二、使用大津算法将预选框中的图像内容进行二值化，即分为插针及非插针两部分；步骤三、通过漫水填充算法，将二值化后的插针部分从图像中分离出来，并计算出插针的位置中点。本发明属于目标检测领域。
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公开(公告)号：CN106381264B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201611054853.9
申请日：2016-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C12M1/26
Abstract: 机器人辅助的显微注射系统中微量吸液管针尖的大范围自动定位方法，属于显微注射系统定位领域。显微注射过程中只能手动控制针尖移动到特定的位置，只能捕捉到针尖模糊图像。一种机器人辅助的显微注射系统中微量吸液管针尖的大范围自动定位方法，在光照区域以外时采用大步长扫描方法，将光敏电阻安装在微量吸液管上并通过一个分压电路来获得视野外的光照信息，在光敏电阻进入光照区域后，终止大步长扫描，启动扰动算法，使得光敏电阻移动到光照区域的中心。根据图像的轮廓方向多次调整载物台和物镜，可以最终定位到针尖并得到清晰的图像。本发明方法能快速对针尖进行定位并得到清晰的针尖图像，且较传统手动定位方法相比定位速度提高5倍左右。
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公开(公告)号：CN107047396A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710486466.0
申请日：2017-06-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A01K61/10
Abstract: 一种视觉伺服斑马鱼心脏注射方法，本发明涉及视觉伺服斑马鱼心脏注射方法。本发明的目的是为了解决现有技术都是手工对斑马鱼心脏进行注射，成功率低，而且需要对人员进行培训，费时费力，成功率低的问题。过程为：一、将斑马鱼幼鱼、注射针和吸持针置于显微镜视野范围内，得到图像；二、进行预处理，得到斑马鱼幼鱼所在区域及斑马鱼幼鱼的倾角θ；三、确定吸持针和注射针轮廓；四、用注射针将斑马鱼幼鱼调整到与注射针相互垂直的方向；五、确定斑马鱼幼鱼心脏区域；六、用吸持针将斑马鱼幼鱼吸住；七、确定斑马鱼幼鱼心脏的左右朝向；八、根据斑马鱼幼鱼心脏的朝向确定注射位置。本发明用于斑马鱼注射领域。
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公开(公告)号：CN106934831A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710148765.3
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6201 , G06T2207/20081
Abstract: 基于点云VFH描述子的识别空间物体位姿方法，本发明涉及识别空间物体位姿方法。本发明是要解决现有技术没有可行的手段确保采集样本的代表性，也无法做到精确，同时大量的样本导致运算时间过于冗长的问题，而提出的基于点云VFH描述子的识别空间物体位姿方法。该方法是通过一、计算点云对应的vfh特征描述子；二、计算差值向量di；三、计算特征向量空间；四、计算di投影到特征vfh描述子空间的坐标为Ωi；五、计算di投影到特征vfh描述子空间的坐标ΩΓ；六、确定训练BP神经网络的输入和输出维数；七、将投影后的vfh描述子对应角度输出为1；八、确定当前点云的视角等步骤实现的。本发明应用于识别空间物体位姿方法领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106934372A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710148764.9
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于传统vfh描述子加入颜色信息的点云分类方法，本发明涉及点云分类方法。本发明是要解决现有的基于点云vfh描述子直方图的分类方法存在着显著的问题以及对于比较接近的物体无法进行区分的问题，而提出的基于传统vfh描述子加入颜色信息的点云分类方法。该方法是通过一、将点云以保留颜色的格式存储；二、将保留颜色的格式存储的点云按照传统的vfh描述子计算方法计算快速点特征直方图FPFH得到视点相关的特征分量；三、生成颜色直方图，并将颜色直方图取代原直方图单个区间的位置；四、对于待识别的物体用Kd树进行搜索得到分类结果等步骤实现的。本发明应用于点云分类领域。
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公开(公告)号：CN106485731A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610872893.8
申请日：2016-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/231
Abstract: 一种基于改进霍夫变换的图像位置配准方法，本发明涉及图像位置配准方法。本发明是要解决现有技术算法复杂、实时性差、计算量大以及算法鲁棒性差的问题，而提出的一种基于改进霍夫变换的图像位置配准方法。该方法是通过步骤一、得到当前灰度图像。步骤二、对步骤一得到的当前灰度图像中均匀选择m个匹配块；并对得到的匹配块进行筛选；步骤三、得到每个匹配块的局部运动估计矢量；步骤四、得到霍夫变换筛选后的局部运动估计矢量；步骤五、求取局部运动估计矢量平均值作为运动估计结果；依据运动估计结果，得到当前图像和基准图像的位置配准关系等步骤实现的。本发明应用于图像位置配准领域。
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公开(公告)号：CN106373124A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610839952.1
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/30108
Abstract: 基于灰度共生矩阵与RANSAC的工业产品表面缺陷视觉检测方法，本发明涉及灰度共生矩阵与RANSAC的工业产品表面缺陷视觉检测方法。本发明是为了解决传统表面缺陷检测方法适用范围窄、计算复杂、检测精度低的问题。本发明缺陷面积检测精度可达95％，可以用于金属元件的表面检测，且对玻璃元件、纸张、电子元器件等表面缺陷检测都有很强的适用性。在C++环境下，本发明算法针对640×480的工业图像的检测时间为200ms，较现有主流方法，检测效率高，稳定性好，适用于工业产品的快速检测场合。本发明应用于工业产品表面检测领域。
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公开(公告)号：CN106373106A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610839953.6
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20056
Abstract: 基于倒频谱直线势能函数的工业图像运动模糊抑制方法，本发明涉及工业图像运动模糊抑制方法。本发明是要解决工业成像过程中的运动模糊退化问题而提出了一种基于倒频谱直线势能函数的工业图像大尺度运动模糊抑制方法。该方法是通过一、确定感兴趣区域；二、得到傅里叶频谱图像；三、得到倒频谱图像；四、确定原ROI图像模糊角度的估计值 五、确定原ROI图像模糊长度的估计值 六、对于步骤四和步骤五得到的ROI图像的模糊角度 和模糊尺度 构建直线运动模糊核，并采用Lucy-Richardson方法进行图像复原，得到清晰的ROI图像。等步骤实现的。本发明应用工业图像运动模糊抑制领域。
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公开(公告)号：CN106247969A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610842595.4
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/16
CPC classification number: G01B11/16
Abstract: 一种基于机器视觉的工业磁芯元件的形变检测方法,涉及一种基于机器视觉的工业元件形变检测技述,目的是为了解决现有技术存在对初始化敏感、鲁棒性和快速性差等问题。首先对相机采集到的图像进行待测区域分割，使用模板匹配法确定待测工业磁芯元件的中心位置，对待测工业磁芯元件区域进行图像裁剪，得到感兴趣区域；对感兴趣区域的最左和最右两个边缘进行边缘检测，得到二值边缘图像；对二值边缘图像使用改进的最小二乘法进行拟合，计算最左和最右两个边缘的拟合直线的角度差，根据角度差的大小判断工业磁芯元件是否合格。上述方法对初始化不敏感，具有鲁棒性强、检测速度快、检测效率高的优点，适用于工业产品的自动生产和监测。
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