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公开(公告)号：CN113971746A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111593222.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本公开涉及目标检测领域，具体涉及基于单次人手示教的垃圾分类方法、装置及分拣智能系统，利用垃圾类别基础数据集对元学习目标检测基础网络进行训练，利用单一新物体多角度数据对元学习目标检测基础网络进行强化训练，及新加类别强化训练，使元学习目标检测基础网络快速学习以获取垃圾的物体类别信息和位置信息，通过单次人手示教对垃圾分类网络进行训练使垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶，利用垃圾抓取基础数据集对抓取网络进行训练以使抓取网络学习用于抓取待抓取垃圾的抓取位姿，并根据抓取位姿控制将待抓取垃圾抓取至对应垃圾分类桶。通过本公开技术方案，提升垃圾分拣效率，改善工人工作环境，操作方便且鲁棒性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115922738A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310223272.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及视觉控制技术领域，具体公开了一种堆叠场景下的电子元器件抓取方法、装置、设备及介质，其中，抓取方法包括步骤：获取点云图和RGB图；利用实例检测模型分析RGB图以获取器件包络框信息和器件类型信息；基于器件类型信息调用器件模板获取抓取目标电子元器件所需的角度信息；基于点云图内的点云及器件包络框信息获取目标电子元器件的三维坐标信息；基于三维坐标信息及角度信息控制机械臂抓取目标电子元器件；该抓取方法将电子元器件的检测、识别、定位过程区分为初步定位、精确定位、三维位姿标定过程，具有抓取精度高的特点，且无需将信息量巨大的点云输入神经网络，有效降低系统计算资源消耗、提高抓取速度。
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公开(公告)号：CN113673488B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111224286.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 季华实验室
IPC: G06V20/00 , G06V10/774 , G06K9/62 , B07C5/36
Abstract: 本公开涉及目标检测领域，具体涉及一种基于少样本的目标检测方法、装置及物件分拣智能系统，基于少样本的目标检测方法包括获取基础数据集并搭建网络结构作为检测模型；根据基础数据集对检测模型进行训练以获取基础模型；根据新类别目标样本调整基础模型以获取新类别目标检测模型；根据新类别目标检测模型获取待查询图片中目标物体的位置信息和类别信息。通过本公开的技术方案，能够快速适应包含了新类别物体的生产线，降低了样本需求量，提高了目标检测方法的通用性和检测效率。
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公开(公告)号：CN113673488A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111224286.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本公开涉及目标检测领域，具体涉及一种基于少样本的目标检测方法、装置及物件分拣智能系统，基于少样本的目标检测方法包括获取基础数据集并搭建网络结构作为检测模型；根据基础数据集对检测模型进行训练以获取基础模型；根据新类别目标样本调整基础模型以获取新类别目标检测模型；根据新类别目标检测模型获取待查询图片中目标物体的位置信息和类别信息。通过本公开的技术方案，能够快速适应包含了新类别物体的生产线，降低了样本需求量，提高了目标检测方法的通用性和检测效率。
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公开(公告)号：CN115922738B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310223272.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 季华实验室
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及视觉控制技术领域，具体公开了一种堆叠场景下的电子元器件抓取方法、装置、设备及介质，其中，抓取方法包括步骤：获取点云图和RGB图；利用实例检测模型分析RGB图以获取器件包络框信息和器件类型信息；基于器件类型信息调用器件模板获取抓取目标电子元器件所需的角度信息；基于点云图内的点云及器件包络框信息获取目标电子元器件的三维坐标信息；基于三维坐标信息及角度信息控制机械臂抓取目标电子元器件；该抓取方法将电子元器件的检测、识别、定位过程区分为初步定位、精确定位、三维位姿标定过程，具有抓取精度高的特点，且无需将信息量巨大的点云输入神经网络，有效降低系统计算资源消耗、提高抓取速度。
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公开(公告)号：CN113971746B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111593222.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 季华实验室
Abstract: 本公开涉及目标检测领域，具体涉及基于单次人手示教的垃圾分类方法、装置及分拣智能系统，利用垃圾类别基础数据集对元学习目标检测基础网络进行训练，利用单一新物体多角度数据对元学习目标检测基础网络进行强化训练，及新加类别强化训练，使元学习目标检测基础网络快速学习以获取垃圾的物体类别信息和位置信息，通过单次人手示教对垃圾分类网络进行训练使垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶，利用垃圾抓取基础数据集对抓取网络进行训练以使抓取网络学习用于抓取待抓取垃圾的抓取位姿，并根据抓取位姿控制将待抓取垃圾抓取至对应垃圾分类桶。通过本公开技术方案，提升垃圾分拣效率，改善工人工作环境，操作方便且鲁棒性强。
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