基于神经网络的皮带纵撕检测方法

    公开(公告)号:CN114120109A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111375025.6

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本公开涉及基于神经网络的皮带纵撕检测方法,包括:S1、构建卷积神经网络算法模型,该卷积神经网络算法模型包括第一卷积网络和第二卷积网络;S2、通过预设训练集对所述卷积神经网络算法模型进行训练,所述预设训练集包括含有纵撕特征的第一图片集以及含有对纵撕特征进行边框标注的第二图片集;S3、采集输煤皮带区域的图像信息;S4、将所述图像信息输入所述卷积神经网络算法模型;S5、判断图像信息中是否存在纵撕特征,输出包含有边框标注的图片帧。本发明提供的基于神经网络的皮带纵撕检测方法,与一般的基于边缘检测或像素识别的算法相比较,本发明具有准确性高的有益效果。

    重负载轨道机器人的移动机构

    公开(公告)号:CN113910196A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111202428.0

    申请日:2021-10-15

    Abstract: 本公开涉及重负载轨道机器人的移动机构,其部署于工字钢形的移动轨道,包括装配在所述移动轨道的行走机构和挂载于所述移动轨道上的机箱,其中,所述移动轨道的相对两侧设置有滑槽,其截面呈“工”字形,所述行走机构包括设置于所述机箱内的伺服电机及位于所述机箱外的车架,所述车架包括一主体呈U形的车架本体,所述伺服电机的输出轴平行于所述车架本体两侧边且连接有在所述移动轨道的所述滑槽内滚动的主动轮,垂直于所述车架本体的两侧边,各设置有一垂直于所述伺服电机的输出轴的转轴,所述转轴上设置有在所述滑槽的侧壁滚动的负重轮。本发明提供的重负载轨道机器人的移动机构,可实现耐磨和降低功耗的双重有益效果。

    筒仓清仓机器人的驱动机构

    公开(公告)号:CN114274135A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111384560.8

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本公开揭示了一种筒仓清仓机器人的驱动机构,包括底架、顶架和设置于所述底架和所述顶架之间的第一支撑架和第二支撑架,其中,所述第一支撑架上或所述第二支撑架上,并列设置有第一卷扬机构和第二卷扬机构,所述顶架上还设置有动力总成,所述动力总成包括第三电机和连接在所述第三电机输出端的齿轮箱,所述齿轮箱的输出端设置有链轮传动机构用于进行动力输出。本发明提供的筒仓清仓机器人的驱动机构,可通过两个卷扬机构分别针对悬挂的清仓用机器人的机械臂进行沿筒仓纵深方向的控制,以及使机械臂在另一卷扬机的钢缆控制下,沿竖直面方向偏转角度,实现更丰富的控制。

    非接触式皮带跑偏检测系统
    25.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114120182A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111348181.3

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本公开涉及一种非接触式皮带跑偏检测系统,包括:光源,所述光源配置为向输煤皮带发送线性结构光,所述线性结构光在所述输煤皮带上形成检测点;图像采集单元,所述图像采集单元配置为实时采集所述输煤皮带的视频流信息;特征提取单元,所述特征提取单元配置为针对所述视频流信息进行图像特征的提取,所述图像特征表征所述检测点;存储单元,所述存储单元配置为存储预设图形;图像比较单元,所述图像比较单元配置为将所述图像特征与所述预设图形进行比较,并根据比较结果确定所述输煤皮带是否发生跑偏。本发明提供的非接触式皮带跑偏检测系统,相比较于现有技术易于部署,且维护成本较低。

    输煤皮带堵煤视觉检测方法
    26.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114119522A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111362991.4

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本公开涉及输煤皮带堵煤视觉检测方法,该方法包括:S1、获取输煤皮带上待检测区域的视频流;S2、基于T1时刻,捕捉视频流中的特定的特征点;S3、追踪所述特征点至T1时刻之后的T2时刻;S4、计算所述特征点在ΔT时间范围内在输煤皮带上的运动距离估算值,其中ΔT=T2‑T1;S5、将所述实际运动距离与一预设值比较,根据比较结果确定是否发生堵煤。本发明提供的输煤皮带堵煤视觉检测方法,可通过摄像头采集输煤皮带工作时的视频流,而后基于特征点捕捉及追踪算法,估算特征点在皮带上的实际运动距离估算值,如果发生堵煤现象,则该实际运动距离估算值则必然明显小于理论值。该方法具有计算量小,相对可靠且可以明显降低人力投入的有益效果。

    风电叶片损伤检测方法
    27.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113960068A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111392653.5

    申请日:2021-11-23

    Abstract: 本公开揭示了一种风电叶片损伤检测方法,包括:S1、针对风电机组叶片的区域设定M*N个数据采集区域,M和N为自然数;S2、依序采集所述数据采集区域的图像信息,图像信息至少包括有所述数据采集区域的序号信息;S3、针对不同的所述数据采集区域提取所述图像信息中的第一特征;S4、基于所述第一特征,基于特征匹配算法对多个所述数据采集区域的图像信息进行拼接,获得拼接图像帧;S5、针对所述拼接图像帧,进行图像识别,判断是否存在缺陷特征。本发明提供的风电叶片损伤检测方法,可通过针对风电机组叶片进行多次局部的数据采集,而后再拼接成整幅图像,对该整幅图像进行基于卷积神经网络算法模型的图像识别,即可确定出风电叶片上对应的损伤区域。

    轨道机器人充电控制系统
    28.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114123399B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202111375272.6

    申请日:2021-11-17

    Abstract: 本公开涉及轨道机器人充电控制系统,该系统包括:电量检测单元,其配置为检测所述蓄电池的剩余电量值,并在所述剩余电量值低于阈值时发送低电量警示信号;位置检测单元,其配置为基于所述低电量警示信号,检测轨道机器人的在轨位置信息;充电控制单元,其配置为基于在轨位置信息,判断剩余电量值是否足够驱动轨道机器人运动到在轨充电桩,如是,保持电量输出;否则,关闭摄像头供电。本发明提供的轨道机器人充电控制系统,可根据电量检测单元实时或周期性对蓄电池的剩余电量的检测,确保足够电量返航进行充电。整个过程无需人工干预,可大大提升巡检效率,并进一步减少人工干预。

    有轨机器人的轨道基座
    29.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114029921B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202111366896.1

    申请日:2021-11-18

    Abstract: 本公开涉及一种有轨机器人的轨道基座,由于针对有轨机器人的轨道进行支撑,该有轨机器人包括一行走机构和悬挂设置在所述行走机构上的图像采集装置,所述行走机构包括外壳和设置在所述外壳内的电机及传动机构,所述轨道基座包括竖直向的吊杆和水平向的连接在所述吊杆上的横向支撑杆,所述横向支撑杆的两端连接固定两根平行的所述轨道,所述轨道上挂载设置有所述行走机构。本发明提供的有轨机器人的轨道基座,可对轨道机器人实现稳定支撑,尤其是针对负载较重的情况下,可保持轨道机器人长期稳定运行,降低故障率,节省维护成本。

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