一种机器人巡航路径生成系统及方法

    公开(公告)号:CN116300979B

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310606214.2

    申请日:2023-05-26

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明公开了一种机器人巡航路径生成系统及方法,包括以下步骤:初始化状态,机器人朝向当前方向行驶;在遇到障碍物时进行规避,并记录障碍物位点位置;在遇到主动召唤时到达召唤位点所在位置,并记录召唤位点;获取第一预设周期内障碍物位点和召唤位点的分布;增加后期第二预设周期内机器人到达召唤位点的频率,降低后期第二预设周期内机器人到达障碍物位点的频率。本发明提供的机器人巡航路径生成方法通过对机器人的巡航路径进行调整,能够有效优化机器人的巡航路径,使得机器人向受到召唤频率更高的地方去的次数增多,对于遇到障碍物概率更大的地方去的次数更少,进而使得机器人优化后的巡航路径的行进更加顺畅。

    一种食品安全检测系统
    2.
    发明授权

    公开(公告)号:CN115211681B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202211125788.X

    申请日:2022-09-16

    摘要: 本申请涉及一种食品安全检测系统,涉及食品留样的领域,包括图像采集单元,用于采集留样菜品的图像信息;图像识别单元,用于根据所述图像信息识别所述留样菜品的食材信息;来源信息录入单元;二维码生成单元;以及留样设备,用于存储粘贴有所述二维码的留样菜品;留样设备包括壳体,壳体内设置有多个留样室,壳体上铰接有柜门,壳体包括侧板,侧板上设置有称量板,称量板上设置有用于称重的称重模块。将盛装有留样食品的留样盒放入称量板上,待称重模块进行称重后,再打开相应门板将留样盒放入留样室内,防止因食品重量不符合规定而反复从留样室内取放留样盒,有效的减小因失误导致食品洒落的风险。

    一种基于数字孪生技术的食品安全监管方法及系统

    公开(公告)号:CN117475431B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311819712.1

    申请日:2023-12-27

    摘要: 本发明属于食品安全监管技术领域。公开了一种基于数字孪生技术的食品安全监管方法及系统。所述的方法包括如下步骤:构建食品生产车间数字孪生模型;构建设备故障诊断模型;构建食品生产过程检测模型;构建食品安全监管数字孪生模型;进行设备故障诊断;进行食品生产过程检测;使用食品安全监管数字孪生模型,对设备故障诊断结果和食品生产过程检测结果进行可视化展示。所述的系统包括数字孪生模型构建模块、设备故障诊断模型构建模块、食品生产过程检测模型构建模块、模型集成模块、设备故障诊断模块、食品生产过程检测模块以及食品安全监管可视化展示模块。本发明解决了现有技术存在的实用性和实时性低,成本投入大以及效率低下的问题。

    一种多功能巡检机器人控制系统及方法

    公开(公告)号:CN116512279A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310784282.8

    申请日:2023-06-29

    IPC分类号: B25J9/16

    摘要: 本发明属于智能机器人技术领域,具体公开了一种多功能巡检机器人控制系统及方法,该系统包括数据收集模块,用于进行基础信息的录入,包括体温数据,喷雾消杀出口量数据,并对巡检区域图像进行标记,获得标记好的巡检区域图像;数据转换模块,将标注好的巡检区域图像进行谱空间分析,并通过加窗傅里叶变换得到频谱图;数据处理模块,通过对频谱图进行分析,获得机器人巡检的巡检路线;最后运动轨迹规划模块,通过对巡检路线进行加窗傅里叶逆变换获得巡检机器人起点‑巡检点‑终点之间的轨迹,通过上述模块的共同协作,有效提升机器人巡检效率。

    一种基于图像识别的全自动食材取样机器人

    公开(公告)号:CN115406706B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211226449.0

    申请日:2022-11-03

    摘要: 本申请涉及一种基于图像识别的全自动食材取样机器人,包括带式运输工作台、设在带式运输工作台上的取样臂、与取样臂滑动连接的第一半隔离套管和第二半隔离套管、设在取样臂上的第一驱动器、设在取样臂上的取样管、设在取样管内并与取样管滑动连接的弹性密封板、设在取样臂上的第二驱动器、设在带式运输工作台上的清洗模组以及采样点部署与控制模组,采样点部署与控制模组配置为根据对象在带式运输工作台上的投影面积部署采样点并驱动取样管完成采样。本申请公开的基于图像识别的全自动食材取样机器人,通过固定位置取样和自动化的取样方式来保证取样的客观性和自动化程度。

    一种基于AI边缘计算的便携离线式处理设备

    公开(公告)号:CN117474899B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202311623998.6

    申请日:2023-11-30

    IPC分类号: G06T7/00 G06T7/12 G06T7/62

    摘要: 本发明公开了一种基于AI边缘计算的便携离线式处理设备,属于食品安全检测技术领域,具体方案为:包括:采样模块,采样模块被配置为获取食品的整体图像;分割模块,分割模块被配置为对食品的整体图像进行分割,得到局部图像;检测模块,检测模块被配置为获取局部图像中食品的种类和数量,并基于食品的种类和数量确定营养数值;测算模块,测算模块被配置为基于局部图像中食品的营养数值,确定食品整体的营养数值。本发明提供的基于AI边缘计算的便携离线式处理设备能够在对食品营养数值进行检测的过程中,通过获取食品的整体图像之后,即可自动得到食品整体的营养数值,不需要采用人工识别的方式,检测效率高,检测误差小。

    一种用于智能货架的食品管理方法及系统

    公开(公告)号:CN117709897A

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202311825385.0

    申请日:2023-12-26

    摘要: 本发明公开了一种用于智能货架的食品管理方法及系统,涉及食品管理技术领域,该方法包括:获取食品的基础数据,将所有食品存放到智能货架的对应位置,获取每个食品的位置数据;基于基础数据和位置数据,生成每个食品的电子标签数据;扫描所有食品的电子标签数据,将所有食品的基础数据和位置数据录入到预设数据集中;监测预设数据集,获取得到所有临期食品与所有食品的第一比值;若第一比值位于第一预设范围,则不动作;若第一比值位于第二预设范围,采用预设方式对食品存放的位置进行调整;若第一比值位于第三预设范围,进行预警并将预警信息发送至预设终端。本发明提高了临期食品的排查效率和食品位置调整效率。

    一种基于数字孪生技术的食品安全监管方法及系统

    公开(公告)号:CN117475431A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311819712.1

    申请日:2023-12-27

    摘要: 本发明属于食品安全监管技术领域。公开了一种基于数字孪生技术的食品安全监管方法及系统。所述的方法包括如下步骤:构建食品生产车间数字孪生模型;构建设备故障诊断模型;构建食品生产过程检测模型;构建食品安全监管数字孪生模型;进行设备故障诊断;进行食品生产过程检测;使用食品安全监管数字孪生模型,对设备故障诊断结果和食品生产过程检测结果进行可视化展示。所述的系统包括数字孪生模型构建模块、设备故障诊断模型构建模块、食品生产过程检测模型构建模块、模型集成模块、设备故障诊断模块、食品生产过程检测模块以及食品安全监管可视化展示模块。本发明解决了现有技术存在的实用性和实时性低,成本投入大以及效率低下的问题。

    一种基于AI算法的食品安全人工智能监管系统

    公开(公告)号:CN117456468A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311624600.0

    申请日:2023-11-30

    IPC分类号: G06V20/52 G06V10/26 G06V10/56

    摘要: 本发明公开了一种基于AI算法的食品安全人工智能监管系统,属于食品安全检测技术领域,包括:图像获取模块,图像获取模块被配置为获取食品的整体图像;图像分割模块,图像分割模块被配置为对食品的整体图像按照部位的不同进行对象分割;预测模块,预测模块被配置为对任一对象在邻近与其他对象的交界区域的形态进行预测,得到检测对象的预测图像;质量判断模块,质量判断模块被配置为将检测对象的预测图像与检测对象的实物图像的形态进行对比,并在判定检测对象的预测图像与检测对象的实物图像的形态差距超过预设阈值时,判定食品异常。本发明提供一种基于AI算法的食品安全人工智能监管系统,能够有效对食品异常进行判断,检测效果好,经济性好。

    一种基于AI算法的食品安全人工智能监管系统

    公开(公告)号:CN117456468B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202311624600.0

    申请日:2023-11-30

    IPC分类号: G06V20/52 G06V10/26 G06V10/56

    摘要: 本发明公开了一种基于AI算法的食品安全人工智能监管系统,属于食品安全检测技术领域,包括:图像获取模块,图像获取模块被配置为获取食品的整体图像;图像分割模块,图像分割模块被配置为对食品的整体图像按照部位的不同进行对象分割;预测模块,预测模块被配置为对任一对象在邻近与其他对象的交界区域的形态进行预测,得到检测对象的预测图像;质量判断模块,质量判断模块被配置为将检测对象的预测图像与检测对象的实物图像的形态进行对比,并在判定检测对象的预测图像与检测对象的实物图像的形态差距超过预设阈值时,判定食品异常。本发明提供一种基于AI算法的食品安全人工智能监管系统,能够有效对食品异常进行判断,检测效果好,经济性好。