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公开(公告)号：CN116740139A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310695850.7
申请日：2023-06-12
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/73 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于OSTrack模型的红外弱小目标跟踪方法及系统，属于目标跟踪技术领域，包括以下步骤：S1：模型训练；S2：目标跟踪。本发明通过将待跟踪的红外弱小目标视频输入到基于OSTrack的模型进行跟踪，获得红外弱小目标的位置信息，增加了后处理，提高了红外弱小目标的跟踪精度；并且后处理只花费了极少时间，实现了跟踪的实时性，有望应用于反无人机远程监控和预警，跟踪精度较高。
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公开(公告)号：CN115648275A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211422102.3
申请日：2022-11-14
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明公开了一种变刚度混合双模态二指软体抓手及其抓取方法，属于机器人抓取技术领域，包括驱动结构、抓取结构、转动连接结构、牵引结构；所述驱动结构与所述抓取结构通过所述转动连接结构实现转动连接，所述驱动结构通过所述牵引结构牵引所述抓取结构；所述抓取结构包括两个对称设置的手爪，所述手爪包括弹簧钢片、多个加热片、多个记忆合金片。本发明为一种变刚度二指软体手，具有包络和夹取两种抓取模态，并且可以实时转换抓取模态来适应不同物体的抓取过程，所设计的变刚度二指软体手能够保证既有刚体手的握持力也有软体手的柔顺性的特点，可以有效避免对物体造成破坏或损伤。
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公开(公告)号：CN115330856A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211000477.0
申请日：2022-08-19
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明提供了一种基于单张图像测量长方体体积的方法，涉及尺寸测量技术领域，包括将单目相机固定并拍摄一张标定板的图像，得出该位姿下相机相对标定板的平移向量，进而算出单目相机相机坐标系原点的离地高度，拍摄包含所述长方体的一个下顶点及所对应的长、宽、高三条边的图像，拾取涉及的长方体四个顶点的像素坐标，结合单目相机的内参、离地高度、以及长方体四个顶点像素坐标，利用几何知识计算出长方体长、宽、高，进而求得长方体体积，本发明只需要单张图片来实现，成本低、对计算设备的运算能力要求低，且易于实现。
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公开(公告)号：CN105937683A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610391745.4
申请日：2016-06-06
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： F16L55/26 , F16L101/30
CPC分类号： F16L55/26 , F16L2101/30
摘要： 本发明公开了一种自适应内壁管道机器人，它由三段组成，中部为气缸，两端均为气囊行走机构；所述气缸分为上下两个独立空腔，所述气囊行走机构通过球铰、活塞杆与气缸相连。本发明能有效地适应管道内径的变化，并可顺利通过管道的转弯处；通过操控气缸进气和排气阀门来控制气缸进气和排气的方向，达到控制气缸内活塞杆上行和下行，推动上下气囊行走机构，从而实现管道机器人双向驱动行走；配备相关辅具后，对管道检测全面、可靠，运动灵活且平稳可靠。
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公开(公告)号：CN118242977A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410350605.7
申请日：2024-03-26
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明涉及计算机视觉和深度相机技术领域，解决了现有技术对于体积测量存在诸多局限性的技术问题，尤其涉及一种基于深度相机手持式拍摄的包裹体积测量方法，通过深度相机对包裹进行拍摄，得到包裹顶面位于图像中心的DEPTH图像和IR图像；对图像信息进行数据处理，得到点云数据和IR合并梯度图像；选取点云数据求出包裹顶面的平面方程、平面点集和平面轮廓；确定包裹顶面的四个顶点并计算出包裹的长宽；再通过计算包裹附近的地面点到包裹顶面的垂直距离，得到包裹的高度；进而计算出包裹体积。本发明无需昂贵的测量设备和复杂的测量条件，能够准确快速的测量出包裹的体积，适应各种复杂的使用场景，大大提高用户的劳动效率。
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公开(公告)号：CN115077379A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210647611.X
申请日：2022-06-08
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度相机垂直拍摄的多个包裹体积测量方法，属于包裹体积测量技术领域。本发明通过深度相机获取的深度信息提取待测的所有包裹，然后对包裹进行体积测量，无需标定；可以测量出场景中出现多个并列、堆叠包裹的情况，并且保证各个包裹之间互不影响，具有很好的抗干扰性能；通过包裹上表面到相机距离由小到大的排序原则，依次计算测量场景中所有的包裹，使之能适应复杂场景，能够保证包裹都被检测并测量到；还具备测量精度高，稳定可靠的优良特性；整个过程对深度相机获取提取的二维深度数据进行处理，且不存在时间复杂度高的算法，因此，对多个包裹同时进行体积测量的速度快，用时短，实时性好。
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公开(公告)号：CN106097395B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610460753.X
申请日：2016-06-21
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明公开一种基于直线位移传感器的工业机器人运动学参数的标定方法，属于机器人技术领域。该方法将传感器固定于机器人工作空间内若干位置，根据示教程序指令让机器人运动到不同的指定位置停止，并通过传感器获取机器人末端TCP与传感器基准位置的距离数据，记录关节角度值；然后进行粗标定，利用机器人TCP获得传感器的基准位置的初始值，根据测量数据和标定方程，获得传感器基准位置的较准确值，只考虑关节角度零位偏差得到标定方程，完成粗标定；接着进行精标定，考虑机器人所有DH参数、末端连杆参数、传感器零位偏差，建立标定方程，多次迭代后完成标定。本发明具有结构简单、容易实现、标定精度高及收敛速度快等特点。
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公开(公告)号：CN107451340A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710579113.5
申请日：2017-07-17
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明公开一种基于多属性卷积神经网络的旋转机械故障定量诊断方法，属于机械故障诊断技术领域。该诊断方法包括如下步骤：从旋转机械振动数据中提取足够多样本点并赋予相应的多属性标签，搭建多属性卷积神经网络，训练多属性卷积神经网络，测试时创建多个样本点数据，用训练好的多属性卷积神经网络对测试样本点进行诊断，完成对旋转机械故障的定量诊断。传统的故障诊断方法需人工提取特征，准确率低，泛化性能差，方法复杂难懂，且无法诊断出故障大小，难于工程推广。本发明基于多属性卷积神经网络的旋转机械故障定量诊断方法能够自动提取特征，准确率高，泛化性能强，方法简单易懂，且能有效的诊断出故障类型和故障大小，易于工程推广。
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公开(公告)号：CN105303587A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510658067.9
申请日：2015-10-10
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06T7/40
摘要： 本发明公开了一种自动化的图形智能配色方法，属于图形设计技术领域。本发明方法首先从已知源图形提取代表色，建立源图形的配色方案，对源图形的配色方案进行色彩调和获取需要配色的设计图形的配色方案；然后建立源图形和设计图形的配色方案映射关系，对设计图形代表色进行选取，形成设计图形一系列配色方案映射。本发明方法能减轻设计师劳动强度，提高配色效率，采用美学度量衡量配色方案优劣，具有一定智能性。
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公开(公告)号：CN101239285B
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200710190617.4
申请日：2007-11-27
申请人： 安徽工业大学
发明人： 单建华
摘要： 本发明公开一种被动式微流体混合器及其封装方法。该微流体混合器由上PDMS层与下PDMS层两部分组成。上PDMS层形成微流体通道底面的复杂微结构，其形状为凸起微脊和凹下微槽，其布局可为任意形式，一般为平行脊(槽)，与流动方向成横向。这些微结构可导致微流体出现混沌流，显著提高混合效果，通过一步刻蚀法得到。该封装方法是上下PDMS层通过凸出柱状微结构粘附阵列，直接接触产生粘附力而封装在一起。凸出柱状微结构形状为多面体或圆柱体；每个柱状微结构通过侧面与另一层的一个或多个柱状微结构的侧面接触；某层的每个柱状微结构的顶部与另一层的底面接触。
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