基于YOLOv8神经网络的救援钻机钻杆自动衔接的控制系统

    公开(公告)号:CN118815396A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410855224.4

    申请日:2024-06-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8神经网络的救援钻机钻杆衔接的控制系统,包括:摄像头,用于拍摄含有钻杆接头的图像数据;上位机,用于读取图像数据,并调用YOLOv8神经网络对图像数据中的钻杆接头识别跟踪,利用PnP算法计算钻杆接头的位姿参数;所述位姿参数为钻杆接头在相机坐标系下的参数,根据所述位姿参数计算钻杆接头与铁钻工的高度差;下位机,上位机将所述杆接头与铁钻工的高度差传输给下位机,下位机基于所述高度差控制铁钻工移动到钻杆接头,钳住钻杆接头,并控制铁钻工完成旋紧或冲卸动作。采用深度学习与传统视觉结合的方法解决了传统视觉方法中受光线影响大、泛化能力差的问题。

    一种基于Unity3D的旋挖钻机数字孪生系统

    公开(公告)号:CN118351242A

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202410531669.7

    申请日:2024-04-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于Unity3D的旋挖钻机数字孪生系统,包括Unity3D的数字孪生模型、基于Flask的数字孪生系统服务端和基于Vue.js的Web端可视化平台;所述数字孪生系统服务端与钻机控制器通信,获得旋挖钻机的实时作业数据;所述Unity3D与数字孪生系统服务端通信,获取旋挖钻机的作业数据,并驱动旋挖钻机数字孪生模型,且在所述Web端可视化平台展示;使用Unity构建钻机数字孪生模型,可以充分利用Unity作为游戏引擎的专业性,因其拥有丰富的三维模型处理和实时渲染功能。而前后端技术则更专注于用户界面设计、数据交互和后端处理,实现了各自领域的专业性分工,提高了开发效率和质量。

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