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公开(公告)号：CN108961275B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201810811416.X
申请日：2018-07-23
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了基于投影偏离特征向量的PCB芯片定位与字符分割方法，该方法利用工业相机在操作台上采集完整的集成电路板彩色图像；提取彩色图像中的颜色特征，获取集成电路板彩色图像中的黑色区域的二值图像，针对此二值图像进行形态学处理与连通域分析，利用各连通域的矩形度对集成电路板上芯片进行定位，实现集成电路板上的芯片定位；对芯片位置的定位图像中字符进行逐行定位，找出每一行字符的位置并将该行字符分割出来，对各行字符区域进行投影微分特征向量提取，根据特征向量的分布坐标向量得到字符区域的分布区间，实现对芯片上多行字符的单字符分割。
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公开(公告)号：CN109146972A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810954414.6
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院
CPC classification number: G06T7/73 , G06K9/4609 , G06K9/4671 , G06K9/6223 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了基于快速特征点提取及网格化三角形约束的视觉导航方法，包括如下步骤：采集连续视频帧序列图像，提取相邻两帧图像中的特征点；对提取的相邻两帧图像进行网格化划分；对每个三角形构建6维形状描述子及32维区域描述子，得到由每个三角形的38维混合描述子组成的特征向量；对网格化划分对应三角形的特征向量进行匹配，通过中心点聚类方法选取具有显著特性的特征点，剔除错误匹配的特征点，利用极线几何约束剔除运动特征点，获得有效可用特征点对；完成最终的运动模型求解，获得视觉导航解算的位置结果。本发明为室内环境下的机器人视觉导航与定位提供解决方法，具有特征点提取速度快、匹配率高的优点。
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公开(公告)号：CN105058788A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510448472.8
申请日：2015-07-28
Applicant: 南京师范大学 , 南京宝岩自动化有限公司
Abstract: 本发明公开了一种应用于3D打印的分布式加热装置及其控制方法，分布式加热装置主要包括打印基板，总线式温度测量单元，加热电阻，控制器。打印基板用来放置打印模型，并进行网格化细分，每个网格均由总线式温度测量单元和加热电阻构成。打印基板的加热功能由控制器控制，控制器利用控制线对加热电阻供电加热，总线式温度测量单元用来测量网格内打印基板温度，检测到的温度经总线送给控制器，控制器将实际温度与设定温度比较，用来控制加热电阻是否继续加热。本发明解决了现有3D打印机加热不均匀的问题，可以防止模型在打印过程中发生翘曲变形等问题，并且可以根据模型形状按需加热，节约能源。
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公开(公告)号：CN104613963A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510037160.8
申请日：2015-01-23
Applicant: 南京师范大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/08 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于人体运动学模型的行人导航系统与导航定位方法，属于生物动力学与惯性导航技术相结合的领域。本发明利用人体运动中下肢(包括足部、小腿、大腿，髋部)以及连接它们的各个关节之间的运动学规律构建虚拟惯性传感器组件，并实时修正该虚拟惯性传感器组件以及行人导航系统的各项误差，能实现人体运动中的精确导航定位。本发明方法在人体高过载运动中，可有效克服测量信息超量程、冲击信号等对导航解算的影响，具有较高的实时定位性能。
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公开(公告)号：CN114429445B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111318512.9
申请日：2021-11-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MAIRNet的PCB缺陷检测与识别方法，包括：采集PCB模板图像与待检测图像，构建数据集，并且划分成测试集图像和训练集图像；检测是否存在元器件缺失的情况，最终输出缺失元器件定位信息并在待检测图像中进行标注；输出对于极性元器件的定位情况、色环电阻种类及定位信息和焊点缺陷类别及定位信息；输出裁剪后的PCB极性元器件待检测图像与模板图像，构建一种PCB元器件极性判别方法，输出元器件极性接插情况；对获取的信息进行汇总显示。本发明能够检测识别出PCB表面常见的元器件缺失、元器件极性接插错误、焊点缺陷等问题，输出缺陷区域的位置信息、类别信息，并能够对色环电阻类别进行检测与识别，与人工检测的方式相比具有显著优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115220448B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210831716.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏化可视图的机器人快速路径规划方法，其特征在于，包括：针对激光雷达采集得到的点云信息，通过PCL点云库进行点云降采样得到稀疏点云；将得到的稀疏点云使用空洞网格结构进行存储，并且将稀疏点云平面投影得到二值图像，进行图像模糊得到模糊图像；将模糊图像进行轮廓点的提取，得到障碍物的轮廓特征点，并将障碍物的轮廓特征点进行过滤；通过过滤后的障碍物的轮廓特征点构建可视图；使用双向BFS搜索寻找最优路径，并且在路径规划的过程中，剔除障碍物。本发明算法运行速度快，具有良好的实时性；缩短了构建地图和路径规划所需要的时间，同时减少了机器人在未知环境中探索造成的空间浪费，具有抗复杂环境干扰性强等优点。
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公开(公告)号：CN111950451B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202010806204.X
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度预测CNN及龙芯芯片的多类别目标识别方法，包括：将目标图像输入到搭建好的多尺度背景预测卷积神经网络，输出分类结果；将分类结果为物体的候选框，去除重复的候选框；对多尺度背景预测卷积神经网络充分训练，得到训练好的多尺度背景预测卷积神经网络；视觉摄像头采集视频文件，并且统一尺寸大小；将训练好的多尺度背景预测卷积神经网络模型移植到基于龙芯芯片的嵌入式系统中完成对多类别目标的识别。本发明充分考虑了目标识别快速准确的特点，设计了多尺度背景预测卷积神经网络，利用多尺度网络模型来对多类别目标进行识别，提高了对于多类别目标的识别准确率和速度，并且具有很高的可移植性，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN118466517A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410911034.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见性图构建的机器人路径规划方法，通过获取环境的点云数据，提取点云数据中的障碍物的轮廓特征点；并构建障碍物的封闭多边形；对顶点数量大于阈值的封闭多边形，消除其长度小于阈值的边，得到优化后的障碍物多边形；并根据障碍物多边形各顶点之间的可视关系构建可见性图；给定机器人起点和终点，在可见性图上通过双向A*路径规划算法搜索机器人从起点到终点的最短路径。通过设置阈值来控制复杂的大型多边形的顶点数量，充分考虑移动机器人真实环境中冗余节点过多的特点，提高移动机器人在大场景环境下路径规划计算效率，满足实时性要求，使得移动机器人平滑、快速躲避动态障碍物，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN117889867B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410304943.7
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部自注意力移动窗口算法的路径规划方法，获取当前作业环境的RGB图像，并进行预处理并变换为灰度图；进行边缘检测后获得二值化图像，通过激活函数得到边缘自注意力权重；根据灰度图分割后的图像块的海塞矩阵特征值的熵得到曲率自注意力权重；通过边缘自注意力权重和曲率自注意力权重改进自监督注意力语义分割网络，通过改进的网络获得含有语义信息的图像，根据连续时刻获得的图像预测障碍物的运动方向，从而选择机器人的运动方向。引入海塞矩阵的熵得到新的自注意力权重，加强物体边缘的分割；引入边缘检测得到的自注意力权重，加强图像中颜色变化较大部分的分割，提高边缘分割的准确性，从而提高避障的成功率。
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公开(公告)号：CN118010104A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410426176.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京三万物联网科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种电气线路老化程度检测方法及系统，实时获取由目标电气线路供电的电力设备的工作参数以及目标电气线路的外观参数；基于电力设备实时的工作参数与标准的工作参数对比，得到目标电气线路的第一老化影响系数；基于目标电气线路实时的外观参数与标准的外观参数对比，得到目标电气线路的第二老化影响系数；第一老化影响系数和第二老化影响系数结合得到综合老化影响系数；基于综合老化影响系数得到目标电气线路的老化程度。通过电气线路上各电力设备的工作参数结合电气线路的外保护层外观情况，对电气线路老化程度进行分析，提高了对电气线路老化检测的准确性，保障了电气线路沿线各电气设备的正常使用，避免了火灾的发生。
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