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公开(公告)号：CN113580149A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202111156483.0
申请日：2021-09-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键点预测网络的无序混叠工件抓取方法和系统，输入一张实时RGB图像，通过预设的关键点预测网络模型可以分割出每个工件的位置并预测其关键点位置，从而获得关键点在图像中的像素坐标，结合关键点在工件模型坐标系下的3D坐标以及相机内参，解算工件模型坐标系到相机坐标系之间的转换关系，再结合手眼标定获得相机坐标系到机器人坐标系之间的转换关系，进而求解得到机器人坐标系下工件的6DoF位置及位姿信息。该方法能够在关键点被遮挡的情况下通过投票预测出最可能代表关键点的像素位置，解决了工件混叠情况下关键点被遮挡的位姿计算难题，使机器人能够实现更加复杂场景下的工件拾取功能，有效提高拾取成功率。
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公开(公告)号：CN113450375A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110785519.5
申请日：2021-07-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的紧固件计数设备及方法，包括抖料机构、传送机构、第一相机、第二相机、补料带、工控机、编码器、收料传送带、第一光源和第二光源，抖料机构进料后，紧固件经传送机构经过第一相机工位，第一相机在第一相机工位进行实时地图像采集与图像处理，进行粗计数与停料位置的计算；紧固件经传送机构的运输，正好经过第二相机工位，第二相机在第二相机工位进行图像采集与处理，进行精计数，得出紧固件的精计数结果，同时比对第一相机工位检测结果，避免惯性导致的计数误差；补料带装有编码器，通过编码器实时控制补料带补料直至补料完毕，工控机控制补料带停止工作。本发明具有计数精度、应用范围广的优点。
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公开(公告)号：CN113095305B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110634697.8
申请日：2021-06-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种医药异物高光谱分类检测方法，首先输入医药异物高光谱图像；其次提出多项式平滑滤波的异物高光谱去噪方法，抑制光谱噪声干扰；再次提出异物光谱波段聚类分组PCA降维与半监督LDA结合的特征提取方法，先采用波段聚类分组PCA降维对预处理后图像进行降维处理，并通过半监督LDA提取光谱特征，随后利用二维Gabor滤波器提取空间特征，将上述特征联合作为图像的分类特征；最后采用支持向量机实现医药异物检测并输出异物类别。本发明提出了PCA和LDA二次降维的方法，以便提取出更有利于后续分类操作的光谱特征；同时，引入半监督LDA降低对标签数据的依赖，实现少量标签数据样本下异物的高准确率检测。
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公开(公告)号：CN112284290A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011122728.3
申请日：2020-10-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机叶片机器人自主测量方法及系统。该方法包括：标定伺服旋转工作台、结构光三维扫描仪、机器人，根据航空发动机叶片设计模型布置测量点，规划机器人测量的路径，测量航空发动机叶片的三维形貌，处理航空发动机叶片的测量数据。该系统包括硬件系统和软件系统，硬件系统包含伺服旋转工作台、叶片测量夹具、结构光三维扫描仪、机器人、机器人控制柜、工业计算机；软件系统包含测量系统标定模块、测量点布局模块、机器人测量路径规划模块、点云数据处理及可视化模块、三维模型格式转换模块、人机交互模块、测量过程控制模块。本发明根据产品设计模型自动布局测量点并生成机器人测量路径，实现机器人自主测量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112033250A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011154324.2
申请日：2020-10-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G01B3/04
Abstract: 本发明公开了一种钢直尺自动检定装置及检定方法，在检定钢直尺时，将待检钢直尺放置在检测底板上，控制器控制电机的转动方向和转动速度，电机驱动滚珠丝杆旋转带动相机移动架移动到采集图像处，信息处理模块获得相机采集的待检定钢直尺的图像和光栅尺的实时脉冲数据信息进行钢直尺量值的检定并输出检定结果，本发明利用相机无接触式的采集待检定钢直尺的图像和光栅尺测量的高精度位置信息，通过信息处理模块实现钢直尺量值误差全自动测量，且操作简单，测量过程中无需人工干预，可有效解决传统钢直尺量值误差的测量过程复杂、效率低下等问题，提高了钢直尺检定的工作效率。
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公开(公告)号：CN106546600B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610948636.8
申请日：2016-10-26
Applicant: 湖南大学 , 佛山市湘德智能科技有限公司
IPC: G01N21/892
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的PET瓶多角度检测方法和装置，该瓶盖缺陷检测方法采用支撑环与瓶身位置相对固定，并且支撑环与瓶盖上方直线几乎平行的原理实现支撑环定位，根据支撑环的直线与瓶盖上方直线的关系，判断瓶盖是否存在缺陷。防盗环缺陷检测通过逐像素往上平移支撑环所在直线，并记录每次穿过像素为零的点的个数，来判断防盗环是否存在缺陷。液位缺陷通过寻找以液位线为底边界的连通域，以液位线中点来定位液位位置，判断液位是否存在缺陷。该装置结构简单、调试方便、成本低、速度快，能实现对检测对象的多角度成像，相比现有检测方法，检测内容更多，速度更快，能在一次成像的过程中实现液位、防盗环及瓶盖的全方位检测。
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公开(公告)号：CN106841212B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201611263499.0
申请日：2016-12-30
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/958 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于局部PCA和BP神经网络的瓶口缺陷检测方法，通过利用高分辨率的工业相机获取瓶口图像，利用多幅图像相同区域内特征相似的特点，采用PCA对多幅图像相同局部范围进行特征降维处理，提取主成成分，对降维后PCA特征矩阵每一行分开进行归一化处理，得到归一化后的PCA特征矩阵，输入到BP神经网络中，获得训练好的BP神经网络；再利用待检测图像的主成成分特征输入BP神经网络进行检测，完全满足了高速高精度的要求。由于瓶口图像的相似性和瓶口在图像中相对位置变换不大的特点，该检测方法不需要对瓶口进行定位；采用基于BP神经网络和局部PCA的瓶口缺陷检测算法具有更高的精度，最高精度达到千分之一的误检率。
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公开(公告)号：CN105157563B
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201510206319.4
申请日：2015-04-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的啤酒瓶口定位方法，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圆心的大致位置；(2)以重心为圆心进行径向扫描，获得瓶口图像的外边缘点；(3)利用重心到各边缘点距离的变化特征去除干扰点；(4)对边缘点分组，任选其中Nc组边缘点，用最小二乘法进行圆拟合，求出在该拟合圆上边缘点数目所占边缘点总数的比例ηj，保存所有拟合结果及对应的ηj；(5)选择拟合圆上边缘点数目所占边缘点总数的比例最多的拟合圆圆心作为瓶口中心位置。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，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：CN103913464B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201410104025.6
申请日：2014-03-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉检测的高速铁路轨道表面缺陷匹配方法，包括步骤1：获取铁轨全景图像f(x,y)；步骤2：采用竖直投影法从铁轨全景图像中提取铁轨表面区域图像f1(x,y)；步骤3：对铁轨表面区域图像进行中值滤波处理，获得去除噪声的铁轨表面区域图像f2(x,y)；步骤4：对铁轨表面区域图像进行图像预处理；步骤5：提取图像f4(x,y)中的缺陷特征信息；步骤6：分别获得历史采集图像中的缺陷特征信息和实时采集图像中的缺陷特征信息；步骤7：将实时获取缺陷的特征信息依次与所有的已存储缺陷的特征信息进行匹配计算，得到匹配的缺陷特征信息。该发明方法实现了铁轨表面缺陷的高速、高精度匹配。
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