一种体积测量的设备与方法

    公开(公告)号:CN109632033A

    公开(公告)日:2019-04-16

    申请号:CN201910132568.1

    申请日:2019-02-22

    IPC分类号: G01F17/00 G01G19/52

    CPC分类号: G01F17/00 G01G19/52

    摘要: 本发明提出一种体积测量的设备与方法,包括中央处理器和测量台;所述测量台包括视觉摄像单元、动态称重传感器;所述视觉摄像单元主要由对准摄像区域多个角度的深度相机组成;所述深度相机均与中央处理器连接;动态称重传感器置于摄像区域下方,采集重量数据发送到中央处理器。本发明借助多深度相机标定技术以及点云匹配技术,可融合多个视角的深度数据,重构不规则物体的三维空间尺寸信息,提高了测量单元的稳定性、鲁棒性及测量精度;本发明利用切片法将不规则物体的三维空间尺寸切成n片不规则的图形,借助积分法求取不规则物体的体积,极大的提高了体积计算精度,以及对不规则程度的适应性。

    一种室内巡检机器人
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109343536A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811376375.2

    申请日:2018-11-19

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明提供了一种室内巡检机器人,包括底座、行走机构、电源、升降云台、摄像机和控制器;所述行走机构固定在底座的下端,电源固定在底座内;所述升降云台包括云台、云台支撑架和升降机构;所述升降机构的固定端固定在底座上,升降端与所述云台支撑架固定连接,所述云台支撑架的顶端与所述云台固定连接;所述摄像机固定在所述云台上;所述行走机构、升降机构和摄像机的电源端均与所述电源电连接;所述控制器分别与所述行走机构、升降云台和摄像机信号连接。本发明所述的室内巡检机器人,通过升降云台、行走机构和自充电源的使用,实现了机器人的智能高效工作,节省人力的同时,提高了巡检准确率。

    一种体积测量的设备与方法

    公开(公告)号:CN109632033B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN201910132568.1

    申请日:2019-02-22

    IPC分类号: G01F17/00 G01G19/52

    摘要: 本发明提出一种体积测量的设备与方法,包括中央处理器和测量台;所述测量台包括视觉摄像单元、动态称重传感器;所述视觉摄像单元主要由对准摄像区域多个角度的深度相机组成;所述深度相机均与中央处理器连接;动态称重传感器置于摄像区域下方,采集重量数据发送到中央处理器。本发明借助多深度相机标定技术以及点云匹配技术,可融合多个视角的深度数据,重构不规则物体的三维空间尺寸信息,提高了测量单元的稳定性、鲁棒性及测量精度;本发明利用切片法将不规则物体的三维空间尺寸切成n片不规则的图形,借助积分法求取不规则物体的体积,极大的提高了体积计算精度,以及对不规则程度的适应性。

    基于相机和机器学习的辊道线轮毂的检测定位方法及系统

    公开(公告)号:CN110992339B

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN201911221422.0

    申请日:2019-12-03

    摘要: 本发明提供了一种基于相机和机器学习的辊道线轮毂的检测定位方法及系统,系统包含硬件和软件两部分,其中硬件部分包含主控单元和视觉检测单元。主控单元负责连接相机、传送带和PLC等设备,运行相关程序。视觉检测单元,包括多台工业RGB相机,负责实时地对辊道线上的轮毂采集图像。软件部分包含主控软件和视觉检测软件。主控软件根据作业流程和各个硬件设备的信号状态,向PLC发送运动控制信号。视觉检测软件负责对辊道线上的轮毂进行检测识别和定位。本发明使用数量较少的相机即可对整条流水线上的轮毂进行检测与定位,减少了成本;同时相机安装时离产线较远,避免高温对设备造成损伤;还有目标识别准确率高,能够排除轮毂之外的物体对检测的干扰。

    一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法

    公开(公告)号:CN110096920A

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201910323897.4

    申请日:2019-04-22

    IPC分类号: G06K7/14

    摘要: 本发明提供了一种面向视觉伺服的高精度高速定位标签和定位方法,所述定位标签呈正方形,外部为颜色呈黑色的矩形边框,内部颜色为白色,所述矩形边框的四周的宽度相等,在所述矩形边框的上、下、左、右四个边框的中部分别设置四条白色间隔条,且“黑-白-黑”的宽度比为3:2:3,所述右边框的白色间隔条的底端和所述下边框中的白色间隔条的右端相互连通,所述矩形边框内包含N个圆形标签,且N>4,本发明通过对定位标签进行扫描、计算、解码等,实现定位标签位姿估计。本发明所述的定位标签兼具定位和编码能力,视觉检测识别更加鲁棒准确,具有位姿估计精准,耗时少,标签适用范围广的优点。

    基于深度强化学习的AGV悬挂系统弹性调节方法

    公开(公告)号:CN108973578A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810814740.7

    申请日:2018-07-23

    IPC分类号: B60G17/018

    摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的AGV悬挂系统弹性调节方法,AGV小车车轮底板上分别安装若干由电机控制弹性可调的弹性单元;采集IMU数据流,获取垂直方向上的加速度数据,并绘制曲线a(t);判断是否需要调整等效弹性系数:当收到需要电机介入控制的信号后,通过神经网络算法开始计算调整动作;通过算法处理,控制电机,调整丝杆上滑块的位置,从而控制弹簧压缩量。本发明采用深度确定性策略梯度算法学习弹性组合单元的等效弹性系数自适应变化控制规律,以神经网络为载体,根据传感器对当前弹性单元软硬度的感知,自动计算各个弹簧丝杆电机的输出量,实现弹性单元弹性系数变化的自动控制。