公开(公告)号：CN113409250A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110579200.7

申请日：2021-05-26

申请人： 杭州电子科技大学

发明人： 张桦 ,  黄金来 ,  杨铭凯 ,  徐宏 ,  吴以凡 ,  戴国骏

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/70

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的焊点检测方法，首先采集PCB焊点数据集并对数据进行预处理，然后对数据进行标注、保存；然后基于计算机视觉，建立神经网络模型；最后利用焊点数据训练集对建立的神经网络模型进行训练，并使用焊点数据测试集对建立的模型进行测试。本发明方法改进了YOLOv3网络结构，通过5个不同尺度的特征检测层来检测焊点目标，提高了目标检测网络对小尺度目标的检测效果；卷积神经网络的损失函数由四部分组成，通过使用多损失函数进行约束可以在不同方面对结果进行优化，保证模型具有很高的精度；改进后的卷积神经网络模型在保证准确率的同时，能够达到实时检测，满足工厂实际生产需求。

公开(公告)号：CN114299011A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111617324.6

申请日：2021-12-27

申请人： 杭州电子科技大学

发明人： 戴国骏 ,  金仁操 ,  支浩仕 ,  张桦 ,  吴以凡 ,  周文晖 ,  黄金来

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的遥感目标四边形框快速检测方法，本发明方法预测结果精准，对目标进行四边形框的回归，精准描述了目标的轮廓；对于图像特征的提取，使用了融合多层特征的深度神经网络，有利与小目标众多的遥感场景的目标检测；优化训练过程，在正负样本分配的过程中采用SimOTA策略，提高了模型对不同大小目标的均衡预测能力；对结果进行阈值过滤，筛选掉干扰目标，提高识别精度；检测速度快，达到了实时检测的水平，有实际应用的价值。

公开(公告)号：CN114723706A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210349689.3

申请日：2022-04-02

申请人： 杭州电子科技大学

发明人： 沈卓南 ,  支浩仕 ,  胡承凯 ,  王斌 ,  项雷雷 ,  黄金来 ,  徐宏 ,  张桦

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的焊点检测定位方法。本发明包括以下步骤：步骤1、采用基于先验知识的焊点粗定位，并规划焊接最优路径，为视觉系统和机械臂提供运行方向；步骤2、基于机器视觉的焊点细定位，并判断焊点类型，精确引导机械臂找到焊点位置，针对性实施自动焊接；步骤3、采用基于在线深度强化学习的焊点缺陷检测，自动检测焊点缺陷及判断类型，为同工位二次补焊提供依据和指导。本发明自动规划焊接路径，采用路径规划算法优化相机与机械臂的焊接路径从而提高生产效率；使用了融合多层特征的深度神经网络，有利于焊点众多小目标场景的检测；在线深度强化学习提高了海量数据的学习效率，从而降低学习复杂度。