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公开(公告)号：CN106097322B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201610394636.8
申请日：2016-06-03
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的视觉系统标定方法，包括根据机器人、摄像机的位置关系，推导出适合于Delta机器人视觉系统的Faugeras标定算法；利用Faugeras标定算法求取视觉系统标定的线性内参和线性外参，并将它们作为神经网络的初始权值和偏置；利用Faugeras推导出适合于Delta机器人视觉系统标定的2‑2‑3‑1四层神经网络结构，网络的输入层和隐层之间的传递关系代表摄像机标定的外参，网络的隐层和输出层的传递关系代表视觉系统标定的外参，由于存在畸变等非线性因素，因而神经网络的激活函数为非线性的；由于神经网络的输出中，机器人坐标系X轴和Y轴具有不一样的网络特性，因而采用2‑2‑3‑1四层分布式神经网络结构，本发明的实验标定精度为0.109mm，而传统的Faugeras标定算法的精度为0.535mm。
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公开(公告)号：CN106097322A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610394636.8
申请日：2016-06-03
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的视觉系统标定方法，包括根据机器人、摄像机的位置关系，推导出适合于Delta机器人视觉系统的Faugeras标定算法；利用Faugeras标定算法求取视觉系统标定的线性内参和线性外参，并将它们作为神经网络的初始权值和偏置；利用Faugeras推导出适合于Delta机器人视觉系统标定的2‑2‑3‑1四层神经网络结构，网络的输入层和隐层之间的传递关系代表摄像机标定的外参，网络的隐层和输出层的传递关系代表视觉系统标定的外参，由于存在畸变等非线性因素，因而神经网络的激活函数为非线性的；由于神经网络的输出中，机器人坐标系X轴和Y轴具有不一样的网络特性，因而采用2‑2‑3‑1四层分布式神经网络结构，本发明的实验标定精度为0.109mm，而传统的Faugeras标定算法的精度为0.535mm。
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公开(公告)号：CN106097323B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201610394640.4
申请日：2016-06-03
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的发动机气缸体铸件的定位方法，包括缸体的图像获取，缸体的图像处理以及缸体的识别和定位等一整套方法。将缸体铸件的中间两个通孔作为抓取目标，可以有效避免相机畸变而造成的定位误差；针对缸体通孔比较深，采用双侧条形光源低角度打光，同时采用分辨率不高但是焦距大的相机获取理想的初始图像；针对铸件表面的毛刺和凹坑，提出了一种适合于缸体图像的处理方法，包括灰度化、二值化、反色处理、区域阀值分割、开闭操作和区域填补，获得了理想的图像分割效果，通孔边缘光滑、不粘连且形状完整；针对通孔特定的形状，提出了将圆形度作为判别指标，将区域质心作为定位对象，获得了简单且符合精度要求的定位方法。
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公开(公告)号：CN106335779A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610735809.8
申请日：2016-08-26
申请人： 江苏大学
IPC分类号： B65G47/82
CPC分类号： B65G47/82
摘要： 本发明公开了一种具有急回特性的新型推进机构，涉及四杆机构，包括机架、电机、推下圆盘、连杆滑块、导轨一、推爪、齿轮一、齿轮二、推进齿条、旋转齿条及上圆盘；所述电机与机架固连，电机旋转轴与下圆盘连接；所述旋转齿条固定在连杆滑块上；所述连杆滑块一端与下圆盘连接，另一端安装在导轨上，在导轨上移动，同时跟随下圆盘转动；所述导轨固定在上圆盘上，使导轨围绕联立齿轮圆心运转；所述齿轮一与旋转齿条啮合，齿轮一和齿轮二间通过转动轴连接，轴上装有上圆盘，位于齿轮一和机架之间；所述齿轮二与推进齿条啮合，推进齿条通过滑块在导轨二上滑动；导轨二与支架固连，支架与机架固连，推进齿轮与推爪固连。
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公开(公告)号：CN106311596A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610684838.6
申请日：2016-08-18
申请人： 江苏大学
摘要： 本发明公开了一种惯性振动筛机构，属于振动筛选领域，该机构包括机架、筛体、电机、弹簧和连杆机构；电机为动力源，驱动连杆机构运动；所述连杆机构为五杆机构，包括两个曲柄和两个连杆，其中曲柄一和曲柄二均与机架转动副连接，连杆一两端分别与曲柄一曲柄二转动副连接，连杆二一端与曲柄二和连杆一共同通过转动副连接，另一端与筛体转动副连接；筛体包括筛框、筛网和支撑架,支撑架的两端通过螺栓与筛框及弹簧相连接,筛体在双曲柄机构的推动下做往复平移运动；弹簧另一端与导轨上的滑块固定连接；机架包括底座、立柱和横梁，的立柱的下端与底座固连,立柱的上端与横梁固连；通过机器振动,达到对物料进行分级、脱泥以及按质量或粒径分选。
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公开(公告)号：CN106097323A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610394640.4
申请日：2016-06-03
申请人： 江苏大学
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/0004 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/30164
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的发动机气缸体铸件的定位方法，包括缸体的图像获取，缸体的图像处理以及缸体的识别和定位等一整套方法。将缸体铸件的中间两个通孔作为抓取目标，可以有效避免相机畸变而造成的定位误差；针对缸体通孔比较深，采用双侧条形光源低角度打光，同时采用分辨率不高但是焦距大的相机获取理想的初始图像；针对铸件表面的毛刺和凹坑，提出了一种适合于缸体图像的处理方法，包括灰度化、二值化、反色处理、区域阀值分割、开闭操作和区域填补，获得了理想的图像分割效果，通孔边缘光滑、不粘连且形状完整；针对通孔特定的形状，提出了将圆形度作为判别指标，将区域质心作为定位对象，获得了简单且符合精度要求的定位方法。
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