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公开(公告)号：CN116339512A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310306153.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于桌面投影的增强现实辅助装配系统及方法，所述系统包括增强现实功能实现模块、装配信息管理与可视化模块、人机交互模块。本发明通过投影显示的增强现实技术将原本装配过程中复杂的装配操作呈现在操作者眼前，降低了对装配人员的研读工艺的认知水平和经验判断能力的要求，从而降低了装配难度和装配错误率，提高了装配的人工装配效率。本发明引入冯氏光照模型，使渲染出的图像更具真实感；本发明中人头识别功能的引入，使投影模型的角度和位置可根据操作人员位置改变，进行自适应变换，实现了现场装配信息的更新以及观测模型视角合理性和直观性，使增强现实效果更加显著。
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公开(公告)号：CN115935538A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211514316.3
申请日：2022-11-30
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/17
Abstract: 本发明公开了一种螺旋桨叶片型复杂曲面分割测点规划方法，步骤如下：输入桨叶CAD模型，网格化计算并提取顶点集；根据所述顶点集与附属网格于局部坐标系下建立改进CVT策略描述模型；根据所述顶点附属网格进行平滑性指标估算；综合改进CVT模型与平滑性指标建立双极值模型提取抉择种点集；根据初始输入点集进行特征张量估算；根据所述抉择种点集进行基于特征张量的最优能量表征聚类分割；根据依弦偏差准则计算堆叠轴并求解曲线堆叠分布与采样点；根据所求测点进行最优路径规划。本发明解决了常见螺旋桨叶片型复杂曲面测点采样的特征描述不足、数目冗余等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117928521A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311763172.X
申请日：2023-12-20
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于亮星辅助的多特征星图匹配方法，包括步骤是：安装并校准星敏感器；对拍摄的星图进行预处理；提取星图中星点重心坐标和亮度信息；再对星敏感器进行亮度校准并推算所有星点的绝对星等；归算更新导航子星表；然后进行星图匹配，将拍摄的星图中提取出的数据与之前建立的子星表中的数据，结合基于亮星辅助的多特征星图匹配算法，首先进行几何形状特征提取，随后利用几何形状特征、星对角距特征和星等比特征进行多特征匹配；最后进行姿态解算。本发明采用星图中天区的几何特征来加速匹配，并利用几何形状特征、星对角距特征和星等比特征进行多特征匹配，增强了匹配速度和鲁棒性，能够实现实时导航和高精度导航调整。
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公开(公告)号：CN120070591A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510117606.1
申请日：2025-01-24
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明属于相机标定技术领域，公开了一种高精度的双目及多目彩色相机标定系统及标定方法。包括标定平台、计算机以及图像获取模块，所述标定平台包括操作台、支架以及标定板，所述标定板上具有已知几何图案或标定点，作为标定的参考基准，用于计算全局相机和局域相机的内参和外参；所述图像获取模块包括投影仪以及至少一个全局相机和一个局域相机；所述计算机与图像获取模块和标定平台通过信号连接，用于接收和处理图像获取模块获取的全景图像数据和局部区域图像数据，调整彩色相机的角度、内参和外参。本发明提供的标定算法能够在不同光照条件下，提升标定精度，在光照变化下具有明显的鲁棒性和适应性。
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公开(公告)号：CN118847535A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411047202.1
申请日：2024-08-01
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于机器视觉的圆柱形电容缺陷检测系统及方法，包括检测平台框架以及设置在检测平台框架内部的检测平台底座，还包括设置在检测平台底座上的输送机构，分别设置在输送机构输送方向首端的上料机构和末端的下料机构，输送机构的上部中间位置设有与其垂直的旋转机构，采集装置设置在输送机构上，还包括PLC控制器和机器视觉检测单元；所述上料机构、输送机构、旋转机构、采集装置、下料机构、机器视觉检测单元分别与PLC控制器连接。该系统综合运用机器视觉方法用于工业生产线上对圆柱形电容进行多类型缺陷的自动化检测，包括电容圆周面的瘪壳、鼓包、划痕、杂质、气泡缺陷，端面的弯针、短边、凸底、封口偏极、封口裂纹缺陷。
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公开(公告)号：CN117253059A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310970956.3
申请日：2023-08-03
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进模板匹配方法的零件识别方法，包括以下步骤：(1)获取待识别零件；(2)图像预处理；(3)粗筛选；(4)构建图像金字塔；(5)基于图像金字塔的模板匹配；(6)输出图像金字塔的模板匹配结果；本发明舍弃传统的模板匹配方法，采用自主设计的基于高斯金字塔的多层旋转逼近模板匹配方法，提升了识别效率与准确率。
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公开(公告)号：CN117218717A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311016646.4
申请日：2023-08-14
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于时空网络的手势识别方法及系统，该方法构建包括卷积神经网络模块、注意力模块和长短时记忆网络模块的时空网络用于手势识别，将手势图像输入卷积神经网络和注意力模块分别进行特征提取得到第一特征和第二特征；将所述第一特征和第二特征融合后输入长短时记忆网络模块，输出手势识别结果；本发明将卷积神经网络与长短时记忆网络结合，实现了手势的高效判断，响应时间较短，且可将模型部署于各类平台，扩展性较高；注意力机制将卷积操作应用于池化后的特征图，可以更加关注已经被池化聚合过的信息，有利于提取局部特征。
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