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公开(公告)号：CN113129420A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110397519.8
申请日：2021-04-14
申请人： 江苏理工学院
IPC分类号： G06T15/06
摘要： 本发明公开了一种基于深度缓冲加速的光线追踪渲染方法，其技术方案要点是：包括光栅化和光线追踪；所述光栅化具体包括以下步骤：S1.建立图像Result、纹理Texture：建立图像Result用于保存最终图像，建立纹理Texture用于存储碰撞点位置与相应位置材质信息；S2.计算深度值：根据场景信息计算纹理Texture与图像Result中对应像素位置的深度值，并将深度值线性变换至[0,1]范围内；S3.处理图像中背景位置颜色：对于任意一个深度值为1的像素点，该深度值为超出距离上限的像素点，根据场景的背景处理该位置颜色并保存至Result中对应位置；本方法利用光栅化管线中深度缓冲加速光线追踪技术，为局部光照与全局光照两者结合提供了新的可能。
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公开(公告)号：CN111602972A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010442374.4
申请日：2020-05-22
申请人： 江苏理工学院
IPC分类号： A47B61/04 , A47B96/02 , A47B97/00 , E05F15/608
摘要： 本发明提供了一种智能鞋柜，包括：中间层的一侧镂空的柜体；设置于柜体内部的支撑柱；通过支撑柱对应设置于柜体顶层的第一限位板；通过支撑柱对应设置于柜体底层的第二限位板；通过第一限位板和第二限位板对应设置于柜体中间层的镂空位置的柜门；通过支撑柱对应设置于柜体内部的多个托盘，并设置柜门驱动装置、感应装置、拍摄装置、照明装置、消毒装置和控制装置，其中，控制装置用于输入控制指令，并在用户进行取鞋或放鞋操作时，自动控制照明装置、柜门驱动装置、托盘和消毒装置进行动作。本发明能够自动提供用户的鞋子以及其所处位置，便于用户选择鞋子，并能够根据用户的选择自动将目标鞋子推出，从而能够提高取鞋或放鞋操作的便捷性和效率。
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公开(公告)号：CN111475313A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010144720.0
申请日：2020-03-04
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明提供了一种适用于卷积神经网络前向传播的消息队列构建方法及装置，其中方法包括：服务端的输入队列接收客户端发送的数据，对接收到的数据分配唯一标识符，生成待处理数据；服务端的计算单元按照第一预设轮询间隔查询输入队列中的待处理数据中是否具有待消费的请求数据，如果查询到有待消费的请求数据，则将待消费的请求数据从输入队列中取出，将待消费的请求数据打包拷贝至计算单元；计算单元将待消费的请求数据按照预设尺寸进行整合，按照并行化运算方式进行卷积神经网络模型计算，得到处理后的数据；服务端的输出队列获取处理后的数据，将处理后的数据发送至客户端。
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公开(公告)号：CN107194932B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201710271968.1
申请日：2017-04-24
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明涉及一种基于指数遗忘的自适应背景重建算法，用于解决现有技术中计算复杂、鲁棒性差和检测效果差的问题。本发明相对现有背景更新方法在更新权重α的计算和背景更新的方法相对简单，对于更新权重α的计算，减小了视频序列处理的计算量，本发明的方法不仅能够对光线的变化、场景中物体的反复运动、物体通过背景杂乱区域、运动缓慢的物体以及从场景中移入或移除的物体都具有比较好的鲁棒性。本发明消除的传统更新算法中存在的“鬼影”现象并且建模后的背景非常稳定。鉴于以上理由，本发明可以广泛用于计算机图像处理技术和计算机图形学领域。
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公开(公告)号：CN110766617A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910865101.8
申请日：2019-09-12
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明提供了一种带有动态模糊的降低采样数量的渲染加速方法，在生成新的一帧图像时，仅对部分区域进行采样，最终像素的颜色由连续数次采样的值加权平均得到。区域被采样的概率与加权平均时的权重使用相同的概率密度函数计算，其图像由二阶贝塞尔曲线控制，从而获得可控的基于图像的动态模糊效果。算法可在采样中结合几何的动态模糊算法，以减弱重影问题对视觉效果的影响。对于实时渲染中光线追踪、光子映射等采样开销较大的算法，有效的减少了计算时间，并获得能够接受的渲染质量。
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公开(公告)号：CN110728657A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910853357.7
申请日：2019-09-10
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明涉及机器视觉技术在机械工程领域的运用，具体为一种基于深度学习的环状轴承外表面缺陷检测方法；包括如下步骤：步骤1：采集环状轴承正上方图像和位于下端面检测工位玻璃上的下方图像2张缺陷图片作为1组，机械手采用Halcon的手眼标定策略定位后，抓取工件放入外侧检测工位旋转采集轴承外侧表面的连续图像作为另一组图片；步骤2：图像采集完成后，将环状轴承外侧表面图像进行图像矫正的图像预处理工作；步骤3：将两组图像分别送入训练好的两个神经网络模型中进行识别判定，如有缺陷部位则进行标注并将该轴承视为废品，如没有缺陷则为无损成品。
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公开(公告)号：CN110533635A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910693508.7
申请日：2019-07-30
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的软包装表面质量检测方法，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：采用高速摄像机采集印品图像；S2：高速摄像机对采集的印品图像使用SURF算法进行处理，SURF算法的具体执行处理步骤如下：S21、通过SURF算法中的核心Hessian矩阵获得Hessian矩阵行列式的局部最大值，利用Hessian矩阵行列式的局部最大值确定特征点的位置和尺度；S22、通过Hessian矩阵求极值点并获取稳定点；基于机器视觉的软包装表面质量检测方法可以快速实现对软包装上印刷图案的质量检测，通过多次反复与对应点毕竟能够准确分析每个像素，能够提高对比的精度，使得基于机器视觉的软包装表面质量检测方法具有较高的判断精度。
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公开(公告)号：CN109508737A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811281896.X
申请日：2018-10-31
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明提供了一种基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法，包括S10获取m个待聚类图像，并根据待聚类图像构造k个最邻近图；S20针对每个最邻近图得到相应的数据矩阵X，数据矩阵X中包括n个数据点，并使用非负矩阵分解方法对数据矩阵X进行分解得到特征矩阵W；S30对数据矩阵X中的p个数据点进行标记；S40基于特征矩阵W及标记数据点，建立约束概念分解的目标函数σ；S50根据目标函数σ，使用迭代加权的方法迭代预设次数，得到数据矩阵X深度分解的每一层的特征矩阵Wi和权重矩阵Hi，1≤i≤k；S60采用k-means聚类算法分别对每个最近邻图得到的特征矩阵进行分析并聚类。该聚类方法利用标记与非标记的数据点，将标记信息作为约束强加给目标函数，大大提升了识别能力，提高了聚类的精确度。
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公开(公告)号：CN109249247A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811123341.2
申请日：2018-09-26
申请人： 江苏理工学院
摘要： 本发明提供一种自动化机械夹具装置，包括安装座，所述安装座下端设置有步进电机，所述安装座上端设置有转台；所述转台上端设置有机座，所述机座包括第一机座、第二机座和第三机座，所述第二机座上端设置有滑轨，所述第一机座侧面设置有定夹钳，所述第三机座侧面设置有动夹钳和电动液压推杆；所述转台侧面设置有角度传感器，所述安装座背面还设置有安装杆、电池箱和处理器，所述安装杆上端设置有显示器，所述显示器上设置有控制开关；所述动夹钳侧面开设有推杆孔，所述第三机座内设置有滑孔。本发明能够实现自动夹取工件并带动工件自动转向，自动化程度高，夹取方法操作简便，步骤少、省时省力、实用性好。
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