公开(公告)号：CN119116550A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411271031.0

申请日：2024-09-11

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 王培珍 ,  马国梁 ,  杨志豪 ,  张克 ,  顾云苏

IPC: B41J2/01 ,  B41J3/413 ,  B41J29/38

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉系统的钢材贴标喷码方法，属于钢材贴标喷码技术领域本发明根据槽钢与H型钢贴片喷码区域平整的特点，通过结合平面拟合函数、OBB定向边界框算法，提出了一种用于槽钢和H型钢贴标喷码区域定位算法，有效地识别并定位了钢材上适合于贴标喷码作业的准确区域；根据角钢和U型钢横截面弯曲的特点，通过结合RANSAC算法结合PCA算法，提出了一种用于角钢和U型钢贴标喷码区域定位算法，有效地识别并定位了钢材上适合于贴标喷码作业的准确区域。

公开(公告)号：CN118982711A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411057358.8

申请日：2024-08-02

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 王培珍 ,  马国梁 ,  杨志豪 ,  张克 ,  周峰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法，属于钢材点云分类技术领域。本发明提出了逆残差多层感知机结构，与多层感知机结构相比，加强了模型内部的信息传递和特征保持能力，显著提升了PointNet++网络在识别复杂钢材点云结构方面的性能；引入了分组向量注意力机制模块，在原本的特征提取基础上，进一步提高了对钢材点云细节部分的特征捕捉能力，达到提高模型整体的分类精度；利用可调整最远点采样算法替代原始PointNet++网络中最远点采样算法，有效地解决了最远点采样算法在处理钢材点云中存在计算效率低的弊端，优化了钢材分类网络模型中的采样过程。

公开(公告)号：CN118990494A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411270994.9

申请日：2024-09-11

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 王培珍 ,  张少康 ,  顾云苏 ,  张克 ,  姚丹

IPC: B25J9/16 ,  B25J11/00 ,  A01D46/30

Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的茄子采摘机器人系统及其采摘方法，属于茄子采摘技术领域，包括采摘机械臂单元、运动底盘单元、双目视觉单元和计算机主控单元；采摘机械臂单元包括机械臂、末端执行单元和采摘机械臂控制模块，末端执行单元包括剪切器和夹取器，用于成熟茄子的采摘，采摘机械臂控制模块用于接收计算机主控单元下发的3d坐标控制机械臂和末端执行单元中的剪切器和夹取器进行采摘作业。本发明可在本地通过采摘机器人携带的计算机主控单元设备上，利用茄子目标检测模型，可以准确识别茄子各部位位置及成熟信息，精确定位剪切点和夹取点位置，大大减小了采摘过程中的茄子破损率，提高了采摘效率。