公开(公告)号：CN116342949A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310311672.3

申请日：2023-03-27

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 方燎 ,  曹珍贯 ,  李锐 ,  杨逊 ,  李卓钦 ,  李金标

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的煤矸石图像分类方法，包括采集煤矸石图像数据集，对数据集图像进行预处理并进行数据划分；将划分后的数据集进行数据增强操作；在原始Ghost模块的基础上提出更高效的轻量级卷积模块，并搭建一种煤矸石图像识别轻量化卷积神经网络；将增强后的训练数据集输入至设计好的识别模型中进行训练，得到训练好的轻量化卷积神经网络并保存模型权重参数；加载保存的模型参数文件，对测试数据集进行识别，得到预测结果。有效提高了轻量化卷积神经网络模型的识别准确率，能够很好地应用在井下工业场景来识别煤和矸石，解决了传统卷积神经网络因模型复杂度高难以部署在计算资源受限的嵌入式设备上的问题。

公开(公告)号：CN116494232A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310466464.0

申请日：2023-04-27

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 李卓钦 ,  曹珍贯 ,  李金标 ,  方燎 ,  杨逊 ,  李锐

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明设计一种基于改进mask‑rcnn算法的煤和矸石快速分拣机械臂系统设计，包括：由改进的mask‑rcnn模型实现对煤和矸石检测和分割的算法；对双目相机采集到的煤和矸石图像计算深度信息的算法；对分割出的图像计算最优抓取角度的算法。本发明解决了煤和矸石检测分割的功能，实现了煤和矸石距离的测量，以及计算最优抓取角度的功能。该系统提高了对煤和矸石分拣的效率，对煤炭工业的绿色发展具有重要意义。

公开(公告)号：CN116385525A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310233018.5

申请日：2023-03-07

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 曹珍贯 ,  李卓钦 ,  李金标 ,  方燎 ,  杨逊 ,  李锐

IPC: G06T7/70 ,  G01B11/00 ,  G06T7/80 ,  G06T17/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06V20/50 ,  G06V20/64 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明设计一种基于机器视觉的三维坐标测量的实现方法，包括：由改进的yolov5模型实现对被测物体实时检测识别的算法；对双目相机实时画面进行预处理的算法；对处理过的图像使用改进AD‑Census进行立体匹配的算法；根据深度图生成被识别物体的三维坐标的算法。本发明解决了对被识别物体的三维坐标的测量，使用改进的yolov5算法生成被识别物体在图像中的位置，再映射到立体匹配得到的深度图中，即可获取被识别物体的三维坐标。该方法提高了测量三维坐标的精度，为无人驾驶、自动避障技术以及使用机器臂对的物品抓取奠定了基础。