一种建筑垃圾识别分拣设备、识别方法及其抓取方法

    公开(公告)号:CN109675827B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN201811557532.X

    申请日:2018-12-19

    Abstract: 本发明提供一种建筑垃圾识别分拣设备、识别方法及其抓取方法,其中,该建筑垃圾识别分拣设备,包括摄像装置、处理器、输送装置、抓取装置和分拣箱;输送装置的输送路径上设有暗箱;摄像装置部署于暗箱内;暗箱内设有光源;抓取装置沿输送装置的输送路径设置于暗箱后方;抓取装置可抓取建筑垃圾于输送装置和分拣箱之间移动;摄像装置、光源、输送装置和抓取装置均与处理器通讯连接。本发明还提供建筑垃圾识别方法和建筑垃圾识别分拣设备的抓取方法。采用该建筑垃圾识别分拣设备可大大提高分拣的效率,同时又不耗费过多人力,完善了建筑垃圾分拣技术。

    一种固废分拣在线抓取方法和系统

    公开(公告)号:CN110302981B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201910522029.9

    申请日:2019-06-17

    Abstract: 一种固废分拣在线抓取方法和系统,适用于固废智能分拣领域,通过运输带输送待分拣的物料,使用视觉模块拍摄物料图像,获得物料位置姿态种类信息,通过上位机的在线抓取及姿态优化方法,实现利用物料信息进行目标物料抓取位置的计算,同时为了保证抓取的可靠性,利用离线训练好的卷积神经网络对抓取的角度和高度进行优化,同时该算法在线对单个物体进行训练,不断修正卷积神经网络模型,在机器人抓取末端设置力传感器,感应抓取是否成功,反馈结果到卷积神经网络模型,利用惩罚函数进一步修正模型。实时抓取应用稳定可靠,抓取成功率能够达到98%以上。

    一种方程式赛车可调尾翼系统

    公开(公告)号:CN106926908A

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201710111961.3

    申请日:2017-02-28

    Applicant: 华侨大学

    CPC classification number: B62D35/007

    Abstract: 本发明公开了一种方程式赛车可调尾翼系统,主要包括:主翼定风翼、襟翼定风翼、端板、四杆机构、舵机、主翼内支撑板和襟翼内支撑板;其中尾翼采用上、中、下三片式定风翼尾翼,分别为主翼定风翼和两襟翼定风翼;各定风翼两端各装配一个端板,三片定风翼两端内部各安装一个翼内支撑板,通过粘接而成,舵机通过螺栓固定在定风翼内部翼内支撑板上,下片主翼定风翼与中间襟翼定风翼、中间襟翼定风翼与上片襟翼定风翼均通过四杆机构联接而成;在赛车过弯时,通过方向盘转角信号控制舵机,驱动四杆机构,改变襟翼攻角变换,提高下压力;在直线行驶时,方向盘转角信号恢复为零状态并控制舵机恢复原始状态,驱动四杆机构,恢复襟翼攻角,减少行驶阻力。

    一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法

    公开(公告)号:CN109916826B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN201910126775.6

    申请日:2019-02-20

    Abstract: 本发明涉及固废分类技术领域,特别涉及一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法;识别系统包括物料输送装置、种类识别装置,分拣装置;物料输送装置将物料传输至种类识别装置进行数据采集后,传输至分拣装置对物料进行分拣;物料输送装置包括第一传送带和第二传送带;物料通过第一传送带传输后落入第二传送带,第一传送带和第二传送带的运行方向相反。本发明提供的固废在线识别系统能够对物料起到有效的分散作用,避免了因为物料堆叠而造成种类识别的困难,也克服了人为分散造成的效率低的问题。通过识别方法,能够在线采集固废的二维图像和光谱曲线,达到准确有效对固废进行分类的效果,具有重要的实际应用价值。

    一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法

    公开(公告)号:CN109916826A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910126775.6

    申请日:2019-02-20

    Abstract: 本发明涉及固废分类技术领域,特别涉及一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法;识别系统包括物料输送装置、种类识别装置,分拣装置;物料输送装置将物料传输至种类识别装置进行数据采集后,传输至分拣装置对物料进行分拣;物料输送装置包括第一传送带和第二传送带;物料通过第一传送带传输后落入第二传送带,第一传送带和第二传送带的运行方向相反。本发明提供的固废在线识别系统能够对物料起到有效的分散作用,避免了因为物料堆叠而造成种类识别的困难,也克服了人为分散造成的效率低的问题。通过识别方法,能够在线采集固废的二维图像和光谱曲线,达到准确有效对固废进行分类的效果,具有重要的实际应用价值。

    一种固废分拣在线抓取方法和系统

    公开(公告)号:CN110302981A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910522029.9

    申请日:2019-06-17

    Abstract: 一种固废分拣在线抓取方法和系统,适用于固废智能分拣领域,通过运输带输送待分拣的物料,使用视觉模块拍摄物料图像,获得物料位置姿态种类信息,通过上位机的在线抓取及姿态优化方法,实现利用物料信息进行目标物料抓取位置的计算,同时为了保证抓取的可靠性,利用离线训练好的卷积神经网络对抓取的角度和高度进行优化,同时该算法在线对单个物体进行训练,不断修正卷积神经网络模型,在机器人抓取末端设置力传感器,感应抓取是否成功,反馈结果到卷积神经网络模型,利用惩罚函数进一步修正模型。实时抓取应用稳定可靠,抓取成功率能够达到98%以上。

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