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公开(公告)号：CN116385348A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310059729.5
申请日：2023-01-18
Applicant: 中广核研究院有限公司 , 中广核核电运营有限公司 , 湖南大学 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种控制棒与驱动杆的脱扣状态检测方法、装置和设备。所述方法包括：获取采集设备采集的驱动杆的杆头部的头部图像，确定头部图像中各候选区域与驱动杆的标准头部图像之间的第一相似度，根据各候选区域对应的第一相似度，从各候选区域中确定目标区域，根据目标区域和目标多项式模型，确定沿竖直方向上杆头部与采集设备之间的实际竖直距离，根据实际竖直距离判断驱动杆是否处于脱扣状态。采用本方法能够提高驱动杆与控制棒之间脱扣状态检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115424750B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211063295.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 中广核研究院有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC: G21C17/10
Abstract: 本申请涉及一种堆芯板开口销定位方法、装置、计算机设备、存储介质、计算机程序产品和堆芯板开口销检测系统。所述方法包括：对堆芯板图像中的闭合轮廓进行筛选，获取堆芯板中的目标开口销对应的目标轮廓，堆芯板图像通过目标图像采集装置对堆芯板进行拍摄得到；从堆芯板图像中裁剪目标轮廓对应的目标区域，并对目标区域进行定位，确定目标开口销在堆芯板图像中的长轴宽度以及中心点坐标；基于长轴宽度以及中心点坐标，获得目标图像采集装置的采集画面中心点与目标开口销的实际中心点之间的平面坐标距离；基于平面坐标距离移动目标图像采集装置，以使目标开口销的实际中心点处于采集画面的中心位置。采用本方法能够提高堆芯板中开口销定位效率。
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公开(公告)号：CN115424750A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211063295.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 中广核研究院有限公司 , 中国广核集团有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC: G21C17/10
Abstract: 本申请涉及一种堆芯板开口销定位方法、装置、计算机设备、存储介质、计算机程序产品和堆芯板开口销检测系统。所述方法包括：对堆芯板图像中的闭合轮廓进行筛选，获取堆芯板中的目标开口销对应的目标轮廓，堆芯板图像通过目标图像采集装置对堆芯板进行拍摄得到；从堆芯板图像中裁剪目标轮廓对应的目标区域，并对目标区域进行定位，确定目标开口销在堆芯板图像中的长轴宽度以及中心点坐标；基于长轴宽度以及中心点坐标，获得目标图像采集装置的采集画面中心点与目标开口销的实际中心点之间的平面坐标距离；基于平面坐标距离移动目标图像采集装置，以使目标开口销的实际中心点处于采集画面的中心位置。采用本方法能够提高堆芯板中开口销定位效率。
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公开(公告)号：CN119229031A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411747851.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维高斯泼溅的大型装配场景的动态实时渲染方法，通过多个传感器相结合，构建一个用于动态场景实时渲染的三维高斯泼溅模型，该方法可以渲染装配场景的任意视角。三维高斯泼溅模型包括传感器数据对齐、三维高斯泼溅模型的初始化、三维高斯泼溅模型的预测与更新，结合三维高斯泼溅模型，设计了场景空间点对齐与预测器，解决多传感器数据信息冗余、动态实时渲染困难的难题，这个方法提高了装配的安全性与可靠性，能及时发现和处理装配过程中的问题，有助于推动工业智能制造快速且高质量的发展，从而推动工业制造智能化的转型。
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公开(公告)号：CN118617441A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410767458.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及软体机器人技术领域，具体为一种模块化的变刚度气动软体执行器、软体机器人，其中变刚度气动软体执行器包括气驱动弯曲件、连接机构、变刚度机构和变形限制件；气驱动弯曲件内部形成有空腔，外部独立气源与气驱动弯曲件内的空腔导通；变形限制件位于气驱动弯曲件的一侧，在变形限制件的另一侧为连接机构；变刚度机构包括多个变刚度件，多个变刚度件择其一安装在连接机构的另一侧；本发明通过选择具有不同等效密度的变刚度机构，可改变气动软体执行器的刚度，实现软体机器人的变刚度设计，进而实现对软体机器人刚度灵活的控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118262127A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410264714.7
申请日：2024-03-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种基于数据预处理的无人机图像匹配定位方法，包括：1、读取无人机相机及机载平台输出的文件数据以及拍摄的图像；2、下载卫星地图；3、对卫星地图进行预处理，并划定待匹配区域；计算图像旋转角度，并对无人机拍摄图像进行旋转矫正；4、根据划定的待匹配区域的坐标信息，对卫星地图进行裁剪，并将裁剪后的图作为图像匹配的卫星地图；5、提取无人机图像和卫星底图的特征点并检测，计算每个特征点的描述子；输出检测到的特征点的坐标和相应的描述子；6、执行特征点匹配，输出匹配结果。本发明解决了全局特征匹配中，对初始区域估计敏感、计算复杂度高的问题和局部特征匹配中，由于不同的图像可能出现多个最优匹配，使匹配结果不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN115147488B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210789995.9
申请日：2022-07-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V20/70 , G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于密集预测的工件位姿估计方法与抓取系统，搭建密集逐像素预测网络并训练，获取包含工件的场景RGB图像输入该预测网络，利用网络中的特征金字塔网络提取图像的逐像素卷积特征，采用三个回归分支网络从逐像素卷积特征中分别预测逐像素的语义信息、中心点信息和关键点信息，利用前述信息进行多工件实例分割，得到每个工件实例的密集关键点预测，采用投票策略确定各工件关键点2D位置，通过工件关键点2D位置以及对应工件模型上的3D位置建立2D‑3D对应关系，采用UD‑PnP算法计算工件的6D位姿。该方法网络结构简单、鲁棒性强、执行速度快，适合复杂工业场景下弱纹理、多工件任意位姿工件的抓取任务。
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公开(公告)号：CN118154607A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410579980.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于混合多尺度知识蒸馏的轻量化缺陷检测方法，构建数据集；构建教师网络模型和轻量化学生网络模型；使用数据集对教师网络模型进行训练，并将训练好的教师网络模型权重文件保存；载入保存的教师网络模型权重文件到教师网络模型，将数据集中的缺陷图像输入至教师网络模型和学生网络模型中分别得到第一多尺度特征和第二多尺度特征，再分别输入至级联式知识混合模块得到最终的深度融合的第一多尺度特征和第二多尺度特征，进而计算混合多尺度知识损失，结合学生网络模型的预测损失利用反向传播算法来网络参数进行更新，得到训练好的轻量化学生网络模型完成智能制造产品的缺陷检测。提升对不同尺度缺陷的认知能力和识别性能。
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公开(公告)号：CN118097186A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410428328.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法及系统，获取待匹配图像和参考图像并通过浅层网络特征提取模块进行特征提取，将提取的特征通过特征描述符优化模块进行优化，剔除掉冗余的特征描述符，对优化后得到的参考图像特征描述符进行多元高斯分布建模，根据优化后得到的待匹配图像特征描述符、建模后得到均值和方差计算注意力掩码，通过注意力掩码从参考图像的特征和待匹配图像的特征中选出优质特征，并通过景像匹配模块估计单应性矩阵，实现参考图像的匹配与定位。本发明设计了特征描述符优化模块以及注意力掩码生成模块可以提高参考图像和待匹配图像配准的鲁棒性，提高了无人机航拍图像定位精度的可靠性。
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公开(公告)号：CN117961976A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410375666.9
申请日：2024-03-29
Abstract: 本申请的实施例提供了基于生成扩散迁移的装配机器人在线检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取装配机器人的信号数据；将所述信号数据输入到已训练的故障识别模型中，得到当前装配作业的故障类型，其中，所述故障识别模型可通过如下方式进行训练：获取样本数据集合；所述样本数据集合包括带有标注信息的样本数据；将所述样本数据拆分为两个子域；基于有监督的训练方式和无监督的训练方式，利用神经网络模型对两个子域中的样本数据进行学习，得到目标损失函数；基于所述目标损失函数完成对所述故障识别模型的训练。以此方式，能够实现装配机器人的在线实时故障诊断，大幅度提高了生产效率。
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