用于便携式制孔设备的基准孔视觉定位方法及装置

    公开(公告)号:CN119991781A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411796431.3

    申请日:2024-12-09

    Abstract: 本发明涉及飞行器数字化装配制造技术领域,特别涉及一种用于便携式制孔设备的基准孔视觉定位方法及装置,其中,方法包括:对目标便携式制孔设备的视觉单元进行手眼标定,利用标定后的视觉单元对目标基准孔进行拍摄,以得到基准孔粗图像;根据基准孔粗图像对目标基准孔进行粗定位,以得到基准孔粗坐标;将视觉单元移动至基准孔粗坐标,以对目标基准孔进行拍摄,以得到基准孔精图像;对基准孔精图像进行局部自适应阈值二值化、形态学处理、圆孔特征拟合,以生成基准孔精坐标。由此,解决了现有视觉测量方法依赖于精确的边缘检测参数设置和谨慎的光源布置,容易出现漏检、错检以及定位偏移的情况,不能满足便携式制孔设备的基准孔定位需求等问题。

    基于图模型的异步事件流处理方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN119495009A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202311027270.7

    申请日:2023-08-15

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本公开涉及计算机视觉识别技术领域,尤其涉及一种基于图模型的异步事件流处理方法、装置及存储介质。所述方法包括:通过事件相机对环境光强变化值进行采样,输出得到异步事件流,异步事件流用于指示异步采样的多个像素各自对应的光强变化;通过图卷积网络模型对异步事件流进行特征学习,输出得到特征数据,图卷积网络模型用于指示根据连通量指标设置异步事件流生成图的参数,连通量指标指示图的连通性。本公开实施例提出了连通量指标,用来刻画图的连通性,通过连通量来指导将异步事件流生成图的参数设置,控制生成图的规模、节点数量和边的数量,为端到端的深度学习算法做好数据准备,提高了基于图模型的异步事件流的处理效果。

    数据处理方法、处理器、芯片及电子设备

    公开(公告)号:CN112801277B

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202110172442.4

    申请日:2021-02-08

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本公开涉及一种数据处理方法、处理器、芯片及电子设备,该方法应用于处理器,该处理器包括多个计算核,该方法将N份子数据中的每一份,发送至一个计算核;任一计算核在其他计算核的卷积处理需要该计算核提供交叠数据的情况下,根据接收到的子数据,确定交叠数据,并向其他计算核发送交叠数据;计算核根据接收到的子数据和交叠数据,进行卷积运算。该方法可降低数据传输时间,提高处理器的计算效率。

Patent Agency Ranking