公开(公告)号：CN113043275B

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202110335254.9

申请日：2021-03-29

Applicant: 南京工业职业技术大学

Inventor： 马燕芹 ,  谢永华 ,  周元伟

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于精密装配智能控制领域，具体涉及了一种基于专家演示和强化学习的微零件装配方法，旨在解决现有的微零件装配技能学习效率低而且实用性不强的问题。本发明包括：采集微零件a和b的图像进行零件姿态和位置调整，使零件姿态一致，零件a处于零件b正上方；获取零件间的力信息并通过微零件装配模型控制零件装配。微零件装配模型训练包括：通过专家演示数据训练状态转移模型；进行专家演示数据的数据增强；设计模糊回报函数和混合探索方法，通过增强后的数据进行预训练；预训练的模型在模糊回报函数的引导下进行自学习，获得训练好的微零件装配模型。本发明操作方便、实用性强、执行效率高，并且保证了微零件装配的效率和安全性。

公开(公告)号：CN113043275A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110335254.9

申请日：2021-03-29

Applicant: 南京工业职业技术大学

Inventor： 马燕芹 ,  谢永华 ,  周元伟

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明属于精密装配智能控制领域，具体涉及了一种基于专家演示和强化学习的微零件装配方法，旨在解决现有的微零件装配技能学习效率低而且实用性不强的问题。本发明包括：采集微零件a和b的图像进行零件姿态和位置调整，使零件姿态一致，零件a处于零件b正上方；获取零件间的力信息并通过微零件装配模型控制零件装配。微零件装配模型训练包括：通过专家演示数据训练状态转移模型；进行专家演示数据的数据增强；设计模糊回报函数和混合探索方法，通过增强后的数据进行预训练；预训练的模型在模糊回报函数的引导下进行自学习，获得训练好的微零件装配模型。本发明操作方便、实用性强、执行效率高，并且保证了微零件装配的效率和安全性。

公开(公告)号：CN116740433A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310688176.X

申请日：2023-06-12

Applicant: 南京工业职业技术大学

Inventor： 马燕芹 ,  彭建华 ,  谢永华 ,  马浩 ,  胡光永 ,  侯伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40

Abstract: 本发明属于视觉检测领域，具体涉及了一种可解释性的粉末残留视觉检测方法及设备，旨在解决现有的残留物视觉检测模型标注成本高、可解释性差和实用性不强的问题。本发明包括：将粉末容器图像集分类并进行格式和大小调整，获得设定格式和尺寸的无残留图像样本集和有残留图像样本集；基于迁移学习构建粉末残留视觉检测模型，包括数据增强模块、特征提取模块、联合注意力权值调整模块和双头输出模块；通过图像样本训练粉末残留视觉检测模型，并进行容器粉末残留检测，获得分类结果和对应的可解释性热力图。本发明训练效率高、实用性强、标注成本低，并且具备可解释性，对推动深度学习在工业场景的落地具有非常重要的意义。