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公开(公告)号：CN109822398B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910228970.X
申请日：2019-03-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明属于刀具断裂智能检测领域，并具体公开了一种基于深度学习的数控机床断刀检测系统及方法，其利用图像数据采集模块拍摄切削加工过程中刀具切削工件的视频，利用图像数据预处理模块提取视频中的图像，并对提取的图像进行定位、裁剪和归一化处理，利用集成有断刀判别器的边缘计算模块接收处理后的图像，并利用预先训练的卷积神经网络前向推理得到断刀判别结果，利用机床报警模块根据断刀判别结果实现机床的控制。本发明可实现数控机床加工过程中刀具状态的自动、实时、准确监控，具有自动化程度高，易于实施，准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN110125930A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910314549.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制方法，获取机械臂当前状态下的作业场景图像，并根据运动指令向量的采样均值和初始方差，生成运动指令向量组；将其分别与作业场景图片进行结合，获取每个运动指令向量对应的可能性预测值；对运动指令向量对应的多个可能性预测值进行大小排序，获取至少一个最大可能性预测值对应的最佳运动指令向量；比较机械臂当前状态下抓取物体的可能性预测值与最佳运动指令向量的可能性预测值，确定抓取运动决策。本发明还公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制系统。本发明技术方案，能够应用于工业机械臂分拣、上料，服务机械臂抓取等诸多机械臂应用领域，提供智能、稳定的抓取效果。
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公开(公告)号：CN109718092A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811624389.1
申请日：2018-12-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61H39/06
Abstract: 本申请涉及医疗保健设备领域，公开了一种基于关节机器人的热敏灸系统及方法。包括关节机器人，双目视觉传感器和控制终端，所述用于调整艾条的位置和姿态，所述双目视觉传感器用于实时检测所述艾条和人体穴位的位置和姿态，所述控制终端用于根据所述双目视觉传感器检测到的所述艾条和人体穴位的位置和姿态控制所述关节机器人调整所述艾条的位置和姿态。解决了现有技术中医护人员手持灸疗器械无法长时间准确定位的缺陷，减轻了医护人员的手持灸疗器械的负担，并且使热敏灸过程中艾条的燃烧端和人体穴位的距离得到准确控制，艾灸治疗效果更佳。
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公开(公告)号：CN110125930B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910314549.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制方法，获取机械臂当前状态下的作业场景图像，并根据运动指令向量的采样均值和初始方差，生成运动指令向量组；将其分别与作业场景图片进行结合，获取每个运动指令向量对应的可能性预测值；对运动指令向量对应的多个可能性预测值进行大小排序，获取至少一个最大可能性预测值对应的最佳运动指令向量；比较机械臂当前状态下抓取物体的可能性预测值与最佳运动指令向量的可能性预测值，确定抓取运动决策。本发明还公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制系统。本发明技术方案，能够应用于工业机械臂分拣、上料，服务机械臂抓取等诸多机械臂应用领域，提供智能、稳定的抓取效果。
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公开(公告)号：CN109500657B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811353029.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明属于智能数控机床检测相关技术领域，其公开了一种基于视觉的断刀检测方法及系统，该方法包括以下步骤：(1)对刀具的ROI区域进行标定及初始化计数；(2)实时采集刀具及工件的图像，并对所述图像依次进行灰度及二值化处理以得到二值图像；(3)对所述二值图像进行掩膜，且仅保留所述ROI区域对应的二值图像；(4)对二值图像进行形态学处理后，提取所述二值图像的二值轮廓，进而得到参考轮廓；(5)判断所述参考轮廓的面积与标定好的刀具轮廓面积之间的比值是否小于第一预定值，并根据判断结果进行相应动作。本发明可靠性高，速度较快，成本较低，灵活性较好，适用性较强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109491320A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811283054.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于人工智能和计算机辅助相关技术领域，其公开了一种基于强化学习的刀具路径生成与优化方法，该方法包括以下步骤：(1)将加工信息输入到环境仿真模型；(2)环境仿真模型依据来自深度神经网络模型的动作值产生状态值，并将状态值输出给深度神经网络模型，深度神经网络模型根据状态值作产生新的动作值，并将新的动作值传输给环境仿真模型，如此两者不断交互，使得刀具从加工起始点到达加工终点，进而生成刀具路径；(3)重复步骤(2)以获得多条刀具路径，将多条刀具路径输入到路径评判模块，路径评判模块对每刀具路径做出判断并输出评判分数，将评判分数最高的刀具路径作为最终的刀具路径。本发明提高精度及效率，适用性较强。
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公开(公告)号：CN109491320B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201811283054.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于人工智能和计算机辅助相关技术领域，其公开了一种基于强化学习的刀具路径生成与优化方法，该方法包括以下步骤：(1)将加工信息输入到环境仿真模型；(2)环境仿真模型依据来自深度神经网络模型的动作值产生状态值，并将状态值输出给深度神经网络模型，深度神经网络模型根据状态值作产生新的动作值，并将新的动作值传输给环境仿真模型，如此两者不断交互，使得刀具从加工起始点到达加工终点，进而生成刀具路径；(3)重复步骤(2)以获得多条刀具路径，将多条刀具路径输入到路径评判模块，路径评判模块对每刀具路径做出判断并输出评判分数，将评判分数最高的刀具路径作为最终的刀具路径。本发明提高精度及效率，适用性较强。
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公开(公告)号：CN109886873A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910059491.X
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的模拟画像生成方法，包括如下步骤：S1:获得人脸拼接图或人脸轮廓图；S2:生成人脸图像，将所述人脸拼接图或人脸轮廓图分别作为条件生成对抗网络的条件输入，用于约束网络生成分别与二者相似的，更逼真，更自然的完整人脸图像；S3:人脸辨认及编辑，受害人对生成的完整人脸图像进行辨认，并提出局部或整体修改意见，依据修改意见对图片进行编辑或重新生成，最终输出人脸图像。本发明还公开了该方法对应的装置。本发明的模拟画像生成方法，基于现有的手绘方法和拼接式模拟画像方法的改进，引入了条件生成对抗网络算法和卷积神经网络算法，使得生成的模拟画像更加形象自然、逼真、传神，将能大大提升实用效果。
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公开(公告)号：CN109822398A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910228970.X
申请日：2019-03-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明属于刀具断裂智能检测领域，并具体公开了一种基于深度学习的数控机床断刀检测系统及方法，其利用图像数据采集模块拍摄切削加工过程中刀具切削工件的视频，利用图像数据预处理模块提取视频中的图像，并对提取的图像进行定位、裁剪和归一化处理，利用集成有断刀判别器的边缘计算模块接收处理后的图像，并利用预先训练的卷积神经网络前向推理得到断刀判别结果，利用机床报警模块根据断刀判别结果实现机床的控制。本发明可实现数控机床加工过程中刀具状态的自动、实时、准确监控，具有自动化程度高，易于实施，准确率高等优点。
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公开(公告)号：CN109500657A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811353029.2
申请日：2018-11-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明属于智能数控机床检测相关技术领域，其公开了一种基于视觉的断刀检测方法及系统，该方法包括以下步骤：(1)对刀具的ROI区域进行标定及初始化计数；(2)实时采集刀具及工件的图像，并对所述图像依次进行灰度及二值化处理以得到二值图像；(3)对所述二值图像进行掩膜，且仅保留所述ROI区域对应的二值图像；(4)对二值图像进行形态学处理后，提取所述二值图像的二值轮廓，进而得到参考轮廓；(5)判断所述参考轮廓的面积与标定好的刀具轮廓面积之间的比值是否小于第一预定值，并根据判断结果进行相应动作。本发明可靠性高，速度较快，成本较低，灵活性较好，适用性较强。
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