一种基于机器视觉的信号机故障监测方法

    公开(公告)号:CN108376253A

    公开(公告)日:2018-08-07

    申请号:CN201810180260.X

    申请日:2018-03-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的信号机故障监测方法,监测系统通过行车记录仪采集信号机工作的视频信息,监测系统按帧数截取视频信息作为原始输入图片;原始图片首先经过小波去噪,对信号机的特征进行加强,并去除图片中含有的大量原始噪声;加工后的图片作为Alex Net分类器的输入图片并进行分类,当实际输出结果与理想输出结果不同时,在人机交互界面显示故障预警。本发明提供信号机故障监测方法,通过对信号机灯显示颜色识别,实现对信号机健康状态的实时监测,并进行故障报警。解决了现有信号机故障监测过程中,需要外加硬件设施,带来的新的经济支出;同时,该监测方法,能够适应各种类型的信号机,具有很强的普适性。

    一种攀爬机器人复合足端以及攀爬机器人

    公开(公告)号:CN108945141B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN201810758680.1

    申请日:2018-07-11

    Abstract: 本发明公开了一种攀爬机器人复合足端以及攀爬机器人,属于机器人技术领域。本发明针对电塔本身具有的结构特征,对电塔上脚钉和角钢主材的合理利用,通过机械爪夹紧脚钉、电磁铁吸附角钢表面的方式来实现分别受力,使机器人能够稳定停留附着在角钢塔上,并且能够灵活抓取脚钉实现步进式攀登;本发明通过机械爪的抓取以及电磁铁的吸附能够很好地适应于角钢塔带有人工攀爬脚钉的主材部分的攀爬和停留,同时很好地让机器人维持在铁塔上进行相关巡检和检测工作。

    一种应用于家具板件加工的搬运设备及搬运方法

    公开(公告)号:CN111805509B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN201910291660.2

    申请日:2019-04-12

    Abstract: 本发明涉及家具板件加工技术领域,公开了一种应用于家具板件加工的搬运设备及搬运方法。该搬运设备包括中央服务器,机器人和夹具,机器人包括机器人控制柜和机械臂,中央服务器与机器人控制柜连接通信,机器人控制柜控制机械臂的运动和夹具的工作,夹具安装在机械臂的末端,夹具包括机械臂连接件、连接杆和两根撑杆。连接杆通过机械臂连接件连接在机械臂的末端,连接杆的两端分别和两根支撑杆连接。每根支撑杆底部均连接有三个吸盘,每个都连接有单独的真空发生器,每个真空发生器连接有单独的电磁阀,机器人控制柜与各电磁阀连接通信。本发明还公开利用该设备进行搬运的方法,解决了定制家具行业板件的搬运问题,提高了生产线的柔性。

    一种电力铁塔攀爬机器人及其越障方法

    公开(公告)号:CN108860354B

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201810293993.4

    申请日:2018-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种电力铁塔攀爬机器人及其越障方法,其机械臂包括第一机械臂、第二机械臂和安全钩机械臂;第一机械臂一端与第二机械臂一端通过连接件活动连接,另一端均活动连接有机械爪;电机包括第一电机和第二电机,且分别设置于第一和第二机械臂连接有机械爪的一端,并均与两个机械爪连接;第二机械臂表面固定连接安全钩机械臂的一端,安全钩机械臂的另一端与安全钩活动连接。本发明提供的电力铁塔攀爬机器人通过摄像头和机器视觉对电力铁塔攀爬障碍进行识别,使攀爬机器人能够面对不同的攀爬障碍选择不同的攀爬方式,以适应复杂的电力铁塔结构,及时将安全绳系挂在目标位置,保障了后续工作人员的作业安全。

    一种基于卷积神经网络的核堆内构件表面监测方法

    公开(公告)号:CN109003689B

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201810524745.6

    申请日:2018-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的核堆内构件表面监测方法,包括以下步骤:S1、采集核堆内构件表面视频数据;S2、得到图像数据;S3、将图像数据分为训练数据集和测试数据集;S4、将训练数据集输入卷积神经网络进行训练,得到特征识别模型并输出初次识别特征;S5、将初次识别特征按照已知腐蚀的特征进行分类,得到腐蚀类型;S6、将测试数据集输入特征识别模型进行测试,输出二次识别特征;S7、判断二次识别特征是否符合腐蚀类型;S8、将腐蚀类型显示在监测预警模块的人机交互界面;本发明解决了现有技术存在的人工监测导致人力投入大和效率低,以及无法保证材料表面腐蚀监测的及时性和连续性要求的问题。

    一种基于卷积神经网络的核堆内构件表面监测方法

    公开(公告)号:CN109003689A

    公开(公告)日:2018-12-14

    申请号:CN201810524745.6

    申请日:2018-05-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的核堆内构件表面监测方法,包括以下步骤:S1、采集核堆内构件表面视频数据;S2、得到图像数据;S3、将图像数据分为训练数据集和测试数据集;S4、将训练数据集输入卷积神经网络进行训练,得到特征识别模型并输出初次识别特征;S5、将初次识别特征按照已知腐蚀的特征进行分类,得到腐蚀类型;S6、将测试数据集输入特征识别模型进行测试,输出二次识别特征;S7、判断二次识别特征是否符合腐蚀类型;S8、将腐蚀类型显示在监测预警模块的人机交互界面;本发明解决了现有技术存在的人工监测导致人力投入大和效率低,以及无法保证材料表面腐蚀监测的及时性和连续性要求的问题。

    一种电力铁塔攀爬机器人及其越障方法

    公开(公告)号:CN108860354A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810293993.4

    申请日:2018-03-30

    Abstract: 本发明公开了一种电力铁塔攀爬机器人及其越障方法,其机械臂包括第一机械臂、第二机械臂和安全钩机械臂;第一机械臂一端与第二机械臂一端通过连接件活动连接,另一端均活动连接有机械爪;电机包括第一电机和第二电机,且分别设置于第一和第二机械臂连接有机械爪的一端,并均与两个机械爪连接;第二机械臂表面固定连接安全钩机械臂的一端,安全钩机械臂的另一端与安全钩活动连接。本发明提供的电力铁塔攀爬机器人通过摄像头和机器视觉对电力铁塔攀爬障碍进行识别,使攀爬机器人能够面对不同的攀爬障碍选择不同的攀爬方式,以适应复杂的电力铁塔结构,及时将安全绳系挂在目标位置,保障了后续工作人员的作业安全。

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