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公开(公告)号：CN109389626B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201811179788.1
申请日：2018-10-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于采样球扩散的复杂异形曲面点云配准方法，步骤S100：获取点云源点云和目标点云；步骤S200：源点云构造采样球；步骤S300：目标点云构造采样球；步骤S400：对两个采样球的两点与球心构成的夹角进行判断；步骤S500：在源点云构造的采样球选取若干个采样点，并计算其FPFH特征；步骤S600：在目标点云构造的采样球查找与采样点具有相似FPFH特征的对应点；步骤S700：判断是否找到足够多的对应点；步骤S800：完成对源点云和目标点云粗配准；步骤S900：重新构造采样球和通过改变采样球的半径构造新的采样球进行扩散；步骤S1000：对对应点对进行变换，若不满足预设阈值则继续扩散，反之则停止扩散。减少了迭代次数，降低时间复杂度，提高鲁棒性和配准精度。
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公开(公告)号：CN110560373A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910822257.8
申请日：2019-09-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种多机器人协作分拣运输方法及系统，包括提出ARtag码识别、多相机融合定位和运动补偿相结合的方法完成对多移动机器人的实时识别与定位；同时采用卷积神经网络模型对目标物料进行识别分类，并通过相机定位获得目标的位置信息；接着根据实际需求和物料目标的类别以及位置信息完成分拣机器人、运输机器人的任务分配，最后通过路径规划算法、TCP协议驱动和PID闭环控制算法实时无线控制机器人协作完成分拣运输工作，极大提高了分拣运输效率，并在相对复杂的环境下也有良好的稳定性，具有识别定位准确、分拣效率高且搬运能力强的优点。
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公开(公告)号：CN109719734A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201910184435.9
申请日：2019-03-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人视觉引导的手机闪光灯组装系统及组装方法，所述组装系统包括工作台、第一工业相机、第二工业相机、机器人、视觉系统和控制系统，所述组装方法首先通过确定工业相机和拍照位的位置，并完成对相机坐标系与机器人坐标系的标定，之后通过工业相机采集闪光灯和手机玻璃背板的图像，完成机器人的角度补偿，然后再次通过工业相机采集闪光灯和手机玻璃背板的图像，完成机器人的坐标补偿，最后将闪光灯贴装在手机玻璃背板上完成组装。本发明通过采集闪光灯和手机玻璃背板的图像，完成机器人角度补偿和坐标补偿，改善了吸取和移动闪光灯过程中可能产生的位置或角度变化，提高了组装的精确度，具有适用范围广和灵活性高的特点。
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公开(公告)号：CN118097350A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410104069.2
申请日：2024-01-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/64
Abstract: 本申请涉及一种多模态融合的复杂受限场景下高压输电线路巡检方法，该方法包括：采集高压输电线路的二维图以及三维点云数据；基于所述二维图和所述三维点云数据，构建高压输电线路检测数据集，并将数据集按比例划分为训练集和验证集；构建多模态融合感知的高压输电线路巡检模型；所述高压输电线路巡检模型包括深度补全模块、体素筛选模块、抗噪声卷积模块、多任务检测头预测模块；基于所述训练集训练所述高压输电线路巡检模型；将所述验证集输入至训练好的高压输电线路巡检模型，并经过后处理模块筛选，输出目标检测结果。该方法不仅可以在复杂受限环境下实时评估，并且省去了人工肉眼检索的繁杂操作，更减少了误判行为的发生。
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公开(公告)号：CN109719734B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910184435.9
申请日：2019-03-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人视觉引导的手机闪光灯组装系统及组装方法，所述组装系统包括工作台、第一工业相机、第二工业相机、机器人、视觉系统和控制系统，所述组装方法首先通过确定工业相机和拍照位的位置，并完成对相机坐标系与机器人坐标系的标定，之后通过工业相机采集闪光灯和手机玻璃背板的图像，完成机器人的角度补偿，然后再次通过工业相机采集闪光灯和手机玻璃背板的图像，完成机器人的坐标补偿，最后将闪光灯贴装在手机玻璃背板上完成组装。本发明通过采集闪光灯和手机玻璃背板的图像，完成机器人角度补偿和坐标补偿，改善了吸取和移动闪光灯过程中可能产生的位置或角度变化，提高了组装的精确度，具有适用范围广和灵活性高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111823237A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010741683.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB LED动态信标的多机器人定位方法及系统，通过采用外置的相机捕捉机器人上安装的RGB LED灯，通过RGB LED灯交替闪烁红、绿、蓝三种颜色的不同排列组合，来对RGB LED灯进行编码；再通过已经标定好外参和内参的相机来捕捉与跟踪上述LED灯，并且逐一识别其编码信息，通过相机参数可以解出机器人的位置，同时根据LED编码信息能够在多机器人工作条件下对机器人加以区分。即本发明采用动态的LED视觉信标，在无遮挡的情况下，将有编码信息的信标体积缩小到了一个点的大小，相比于其他静态的视觉信标在体积上有明显优势；在可视角度上，LED是全方位的，相比于二维码式的视觉信标也是有优势的，具有结构简单、信息识别量少、定位精准的优点。
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公开(公告)号：CN109389626A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811179788.1
申请日：2018-10-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明公开了一种基于采样球扩散的复杂异形曲面点云配准方法，步骤S100：获取点云源点云和目标点云；步骤S200：源点云构造采样球；步骤S300：目标点云构造采样球；步骤S400：对两个采样球的两点与球心构成的夹角进行判断；步骤S500：在源点云构造的采样球选取若干个采样点，并计算其FPFH特征；步骤S600：在目标点云构造的采样球查找与采样点具有相似FPFH特征的对应点；步骤S700：判断是否找到足够多的对应点；步骤S800：完成对源点云和目标点云粗配准；步骤S900：重新构造采样球和通过改变采样球的半径构造新的采样球进行扩散；步骤S1000：对对应点对进行变换，若不满足预设阈值则继续扩散，反之则停止扩散。减少了迭代次数，降低时间复杂度，提高鲁棒性和配准精度。
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公开(公告)号：CN117351204A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311338659.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/776 , G06Q50/06
Abstract: 一种电力设备域适应语义分割方法，包括：1、构建源域数据集、测试数据集和目标域数据集；2、构建三个模块；3、对学生模型进行训练，并获取伪标签，利用目标域数据集和伪标签对学生模型进行训练；对原型提取辅助模块进行训练；4、获取域特征、目标域特征原型；5、利用源域、目标域特征原型分别对源域数据集、目标域数据集中的特征进行特征级聚类，利用源域、目标域特征原型分别对目标域、源域数据集的图像进行交叉一致性聚类；6、重复3至5，迭代设定次数后，选择最好的权重，得到最终学生模型。本发明通过特征级聚类和交叉一致性聚类改善了特征聚集性和模型的泛化能力以及分类能力，使得模型在午间的电力设备图像上也能获得很好的效果。
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公开(公告)号：CN111823237B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010741683.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB LED动态信标的多机器人定位方法及系统，通过采用外置的相机捕捉机器人上安装的RGB LED灯，通过RGB LED灯交替闪烁红、绿、蓝三种颜色的不同排列组合，来对RGB LED灯进行编码；再通过已经标定好外参和内参的相机来捕捉与跟踪上述LED灯，并且逐一识别其编码信息，通过相机参数可以解出机器人的位置，同时根据LED编码信息能够在多机器人工作条件下对机器人加以区分。即本发明采用动态的LED视觉信标，在无遮挡的情况下，将有编码信息的信标体积缩小到了一个点的大小，相比于其他静态的视觉信标在体积上有明显优势；在可视角度上，LED是全方位的，相比于二维码式的视觉信标也是有优势的，具有结构简单、信息识别量少、定位精准的优点。
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公开(公告)号：CN110009633A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910315903.1
申请日：2019-04-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于反向高斯差分的钢轨表面缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：S1、通过图像采集装置获取钢轨表面全景图像；S2、利用垂直投影法从所述步骤S1获取的钢轨表面全景图像中提取目标区域部分的钢轨图像；S3、对所述步骤S2提取的钢轨图像进行反向高斯滤波,得到钢轨反向高斯滤波图像；S4、将所述步骤S2提取的钢轨图像与所述步骤S3得到的钢轨反向高斯滤波图像进行差分，得到钢轨差分图像；S5、对所述步骤S4中的钢轨差分图像进行二值化，得到钢轨二值化图像；S6、将所述步骤S5中的钢轨二值化图像进行面积滤波和闭运算，从而完成钢轨表面缺陷区域的检测。本发明适用于各种不同的轨道环境，均能够获得很好的钢轨表面缺陷检测效果。
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