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公开(公告)号：CN111160440B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN201911349221.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/762 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
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公开(公告)号：CN111177546B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201911349142.8
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G06F16/9535 , G06N3/045 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工艺参数在线智能推荐方法及装置，其中，所述方法包括：基于专家给出的经验值构建专家工艺参数池；分别构建第一神经网络模型和第二神经网络模型并分别进行初始化；从专家工艺参数池中随机选取m个专家工艺参数组作为初始化第一神经网络模型的输入，输出当前专家工艺参数组下的现场工艺参数值；基于M个现场工艺参数值构建现场工艺参数池；从现场工艺参数池随机选取m个现场工艺参数组合作为初始化第二神经网络模型的训练样本输入，输出现场工艺参数组合下的工艺参数值计算损失函数；将计算后的损失函数返回初始化第一神经网络模型输出最佳的工艺参数数组。在本发明实施例中，可以输出最佳的推荐方案。
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公开(公告)号：CN110989495B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201911349193.0
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应迭代学习的误差补偿方法及数控控制系统，其方法包括：在输出位置获取数控控制系统下的机床运动轨迹，并与期望轨迹比较得到机床运动误差；基于机床运动误差通过自适应迭代学习方法获取到误差补偿量；基于误差补偿量利用位置环控制器进行参数调整，使得机床能够按照期望运动轨迹运行。实施本发明实施例，对加工过程中出现的误差进行实时的误差补偿，从而提高数控机床的加工精度。
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公开(公告)号：CN110009043B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910280657.0
申请日：2019-04-09
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种基于深度卷积神经网络的病虫害检测方法，根据农作物类别、病虫害类别和严重程度对待检测的农作物病虫害进行分类；利用摄像仪器拍摄患病农作物的叶片来制作与病虫害相关的数据集；设置堆叠网络模块，该堆叠网络模块包括卷积神经网络中的卷积层、归一化层和激活函数层，各层的特征图层数相互叠加，融和各层特征；将堆叠网络模块嵌入病虫害检测深度卷积神经网络中；通过病虫害检测深度卷积神经网络框架搭建网络模型，在数据集基础上训练网络模型，最后，将待检测的农作物叶片送入网络模型，得到检测结果。本发明检测精度高，应用范围广，能应用在农业农作物防治领域如水稻田病虫害检测、果树病虫害检测、大豆病虫害检测等。
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公开(公告)号：CN110561432B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910818210.4
申请日：2019-08-30
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于人机共融的安全协作方法及装置，其中，所述方法包括：获取机器人的末端坐标位置信息及运动信息；基于末端坐标位置信息及运动信息建立作业空间安全等级动态规划模型，将作业空间划分为不同安全等级的子作业空间区域；基于视觉感知系统采集协同作场景图像，并通过目标检测算法获得作业人员的三维坐标信息；基于相邻帧图像序列中的作业人员的三维坐标信息获得人员运动信息，并计算人机动态等效距离；基于人机动态等效距离以及对机器人作业空间动态规划的不同安全等级子作业空间区域，预测人机协作碰撞风险，制定相应控制指令对机器人进行安全控制。提升了人机协作碰撞预测准确性，可降低人机碰撞事故发生率，促进人机共融发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111265817A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010197331.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 本发明公开了一种智能跑步机系统，其中，所述系统包括：至少一个跑步客户端、智能算法模块以及云端服务平台；其中，跑步客户端用于采集训练人员在跑步机上指定跑步区域上的跑步训练图像数据，并将采集到的跑步训练图像数据实时同步至云服务平台内；云服务平台用于在接收到实时同步的跑步训练图像数据之后，检测跑步训练图像数据中训练人员的姿态信息，基于姿态信息启动智能算法模块对训练人员的姿态信息进行分析；智能算法模块用于对训练人员的姿态信息进行分析，并将分析结果推送至跑步客户端用于向训练人员显示。在本发明实施例中，使得训练人员在跑步时节拍更合理，跑步姿态更标准，训练过程更安全，达到更好的训练健身效果。
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公开(公告)号：CN110477925A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910781430.4
申请日：2019-08-23
Applicant: 广东省智能制造研究所 , 仲恺农业工程学院
IPC: A61B5/11 , A61B5/0205 , A61B5/00 , A61B5/145
Abstract: 本发明公开了一种针对敬老院老人的跌倒检测与预警方法及系统，其中，所述方法包括：基于模糊摄像头获取老人的人体轮廓图像信息；基于深度学习算法对所述人体轮廓图像信息进行人体跌倒检测，获得跌倒检测结果；以及，基于可穿戴设备采集老人的生理特征信息；将老人的所述跌倒检测结果与对应的所述生理特征信息进行融合分析，并基于老人的当前融合分析结果进行预警及医护人员调度。在本发明实施例中，在保护老人隐私的前提下实现对老人的跌倒以及身体状态的等级预警和医护人员的调度；合理安排医护人员进行及时救治，确保救治及时的同时合理的分配医护资源，提高养老院的效率。
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公开(公告)号：CN106446905B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610589092.0
申请日：2016-07-25
Applicant: 广东省智能制造研究所 , 广东华中科技大学工业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种渗透算法和自适应Canny算法相融合的表面裂纹纹理提取的方法，通过获取表面裂纹图像并进行预处理，分别采用自适应Canny算子和渗透算法对预处理后的表面裂纹图像进行处理，分别得到第一个裂纹图像和第二个裂纹图像，通过小波变换提取第一个裂纹图像的低频分量和高频分量，以及第二个裂纹图像的低频分量和高频分量，将提取到的低频分量进行叠加，获得融合后的低频部分，将提取到的高频分量进行叠加，获得融合后的高频部分；经过小波逆变换得到重构图像，该重构图像即为融合后的裂纹图像。本发明通过以上方法得到更加真实的裂纹图像，用于产品外观质量检测流水线中，有效提高检测效率，节约时间，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN109079794A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811088755.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种基于人体姿态跟随的机器人控制与示教方法，为机器人每个关节标注序号，记录机器人关节运动后的机器人平衡姿态、机器人关节角度以及机器人运动关节的序号，计算各个姿态下机器人重心位置，根据运动关节数目将姿态分类，建立包含机器人姿态、机器人运动关节信息、机器人重心位置的数据库，通过构建网络模型来获取图像中人体的关节点位置信息，完成人体姿态信息获取，利用角度匹配模型并结合路径搜索方法从数据库中获取最优匹配角度并作为相应人体动作姿态的输出，转化为机器人控制指令，将机器人控制指令发送给机器人，实现对机器人的运动控制与示教。本发明使人机交互更加自然、简单，示教效率高，生成的动作序列流畅且更具有亲和性、自然性。
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公开(公告)号：CN111300491A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911141730.2
申请日：2019-11-20
Applicant: 深圳市烨嘉为技术有限公司 , 广东省智能制造研究所 , 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深圳华数机器人有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于协作化驱控一体机器人的人机协作安全系统，包括图像采集终端、人机碰撞检测系统、驱控一体工业机器人控制系统、机器人本体、协作人员及通信系统，图像采集终端与人机碰撞检测系统连接，驱控一体工业机器人控制系统由机器人控制模块和机器人驱动模块组成，机器人控制模块由末端负载辨识模块和轨迹规划与优化模块组成，机器人控制模块向机器人驱动模块发送控制指令，机器人驱动模块驱动机器人本体，系统之间通过通信系统交换数据。本发明能够实时监测人与机器人本体之间的空间位置关系，通过数据交互，驱控一体工业机器人控制系统对机器人本体做出轨迹规划，驱动机器人避免碰撞的发生，显著提高人机协作过程中的安全性。
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