-
公开(公告)号：CN118766664A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411007863.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明公开了一种具有多种抓握方式的欠驱动假体手指装置，涉及康复医疗器械领域，该装置包括底座支撑组件、电机底座组件、电机组件、传动组件、假体手指支撑组件和欠驱动假体手指组件，所述底座支撑组件用于固定电机底座组件和假体手指支撑组件，欠驱动假体手指组件和电机组件安装在假体手指支撑组件和电机底座组件上，保证假体手指和电机组件运动时的平稳性，所述电机组件、传动组件和欠驱动假体手指组件相互配合，为假体手指的运动提供动力，欠驱动假体手指能够实现指尖抓握和自适应抓握两种抓握方式，设计棘轮棘爪机械限位装置防止电机和欠驱动假体手指意外反转对假体手指装置结构造成破坏并降低使用者在日常生活活动过程中的损伤风险。
-
公开(公告)号：CN118305796A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410527713.7
申请日：2024-04-29
Applicant: 长春工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及基于面结构光视觉的工业机器人自标定方法及装置。该方法包括：获取靶标球位置误差与机器人运动学参数和手眼关系参数误差间的关系以及球心距误差模型；根据其确定球心距离误差的补偿值；根据补偿值利用根据球心距误差模型建立的目标函数，得到机器人运动学参数和手眼关系参数的最优估计；若其没有达到目标精度，则进行迭代重加权处理，并通过SQP优化算法确定重加权后的参数值，完成机器人自标定。以解决以往对进行机器人运动学参数标定时，误差数据测量采用非接触式测量设备进行测量，此种方式存在测量精度低、流程繁琐，且需要人工进行操作，导致存在人工成本和使用成本高以及降低了生产效率的问题。
-
公开(公告)号：CN114155372A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111471476.X
申请日：2021-12-03
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的结构光焊缝曲线识别与拟合方法，属于焊缝跟踪技术领域，包括采集焊缝图像并制作样本数据集，构建了改进U‑Net网络模型，模型包括卷积神经网络和反卷积神经网络，通过卷积神经网络提取待识别焊缝的图像特征，增强网络对图像边缘信息的提取，使网络更具通用性，利用改进后的U‑Net网络模型进行焊缝图像分割，在对分割后的图片进行中心线和焊缝特征点提取，最后基于焊缝特征点拟合出待焊接的曲线。优点是，简化了提取焊缝图像的结构光条中心线的操作步骤，提高了中心线的提取精度，节省了图像预处理过程所用的时间，能够提高焊缝识别的精度和效率，节省了图像预处理过程所用的时间，提高检测的实时性。
-
公开(公告)号：CN111658436A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010617755.1
申请日：2020-07-01
Applicant: 长春工业大学
IPC: A61H1/02 , A63B21/055 , A63B23/04
Abstract: 本发明提供了一种基于张拉整体结构的膝关节外骨骼康复机器人机构，该发明包括大腿组件、膝关节组件、小腿组件、张拉整体结构辅助组件以及弹簧组件。本发明与患肢构成张拉整体结构，在抬小腿的时候，本发明的弹簧组件可以有效地代替患者痉挛或者萎缩的肌肉，使得患者有足够的力量抬起小腿。由于本发明有强大的人机交互性能，从而保证患者在康复训练中得到良好的康复效果，极大地提高了康复训练的安全性。
-
公开(公告)号：CN117274167A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311107318.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 长春工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及技术领域，特别涉及一种基于三维信息的成形焊缝外观缺陷提取方法。该方法具体包括:采集焊缝的三维点云数据；对三维点云数据进行预处理,包括使用统计滤波方法去除离群点，并利用体素格内选取最接近体素格质心的点进行点云数据降采样；对预处理后的三维点云数据通过LMedS自适应阈值分割方法进行焊道的提取，在提取完成的焊道点云上，建立区域生长法框架,选取种子点，依据法线角度阈值和曲率阈值判断种子点邻域内点是否属于同一类别，实现对焊道表面缺陷点云的提取。本发明提供的方法能够更完整地获得三维缺陷几何信息，提高系统整体运算效率，更有利于完整提取焊缝缺陷。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116739043A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310702577.6
申请日：2023-06-14
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明属于电动汽车主动安全技术领域，具体的说是一种基于完全迁移学习的LSTM网络优化的驾驶意图推理方法。包括以下步骤：步骤一、建立驾驶意图多变量分数阶灰色模型；步骤二、判断源域与目标域是否具有相似性；步骤三、对LSTM网络进行设计与完全迁移；步骤四、对分数阶进行优化计算，从而确定驾驶意图。本发明直接由路面工况推理驾驶意图，干扰信息少，精度较高；灰色绝对关联度的引入省去了大量的数据的概率计算，计算负担大大减小。
-
公开(公告)号：CN116739036A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310764966.1
申请日：2023-06-27
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明是一种粒子群优化的水质参数分数阶预测方法。包括：一、通过算法求解分数阶阶数r值；二、对随机振荡序列进行非等间距变换，将非等间距序列转换为等间距序列；三、建立随机振荡序列灰色预测模型；四、对求解出的等间距序列进行逆变换获得非等间距随机振荡序列的灰色预测模型；五、获得模型预测水质的各项参数；本发明在考虑了分数阶模型能够更好的利用新信息，满足新信息优先原理，够较好地拟合与预测等间距随机振荡序列的同时，引入平滑和振荡平均相对误差加权的目标函数，通过粒子群算法对分数阶阶数r值进行寻优，建立了非等间距随机振荡序列分数阶灰色预测模型，提高了对水质参数拟合与预测的有效性与实用性。
-
公开(公告)号：CN116276999A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310252380.7
申请日：2023-03-16
Applicant: 长春工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种移动臂关节角度约束的抗噪型神经网络轨迹跟踪控制方法，涉及移动机器人领域，特别涉及一种基于运动学、关节角度约束及抗噪型归零神经网络的移动机械臂轨迹跟踪控制方法。包括以下步骤：采集移动机械臂车轮、机械臂的初始角度数据以及可活动角度范围；设计移动机械臂跟踪的期望轨迹；基于移动机械臂运动学特性建立整体运动学模型；建立关节角度不等式约束并转化为等式约束；针对轨迹跟踪问题定义了一个向量型误差函数；结合移动机械臂运动学模型、角度约束和抗噪型归零神经网络，构造抗噪型归零神经网络控制器，求解抗噪型归零神经网络动力学方程，解决关节角度约束的移动机械臂在噪声扰动下的轨迹跟踪问题。
-
公开(公告)号：CN112999019A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110391375.5
申请日：2021-04-13
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本文提出一种刚柔耦合的下肢外骨骼穿戴式康复机器人，主要由两个对称的髋部装置、膝部装置、踝部装置以及外框架和跑步机五部分组成，主要针对下肢运动障碍人员后期康复应用。本文所提刚柔耦合的下肢外骨骼穿戴式康复机器人除了具备人体下肢三关节相应自由度运动意外，还特意在下肢三关节提出了柔性结构进行上下肢体的连接，通过相应关节的弹簧结合减震器进行关节压力减小，用以模拟人体运动时关节软骨所起到的缓冲作用，除此以外还进行了相应的肢体延展设计用以适应不同身高的人进行相应训练。
-
公开(公告)号：CN105447503A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510745619.X
申请日：2015-11-05
Applicant: 长春工业大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/00711 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示LBP和HOG融合的行人检测方法，首先提取LBP特征并对其进行稀疏表示，然后将稀疏系数与HOG特征进行融合。实验结果表明，该方法有效的提高了识别率、且对复杂光照条件下具有较高的鲁棒性。相比仅靠融合特征提高识别率的方法，本发明具有特征维度低，识别速度较快等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
38
records
(took 0.029 seconds)
