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公开(公告)号：CN111968185B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010903314.8
申请日：2020-09-01
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明提供基于编码定义的九点标定物体抓取方法包括获取相机拍摄标定板得到的标定图像；对标定图像进行标定，得到基于相机坐标系的像素坐标；将机械手末端分别移动到标定板中9个标识区域中的目标点，以获得9个目标点对应的机械手坐标；根据像素坐标和机械手坐标求解旋转矩阵和位移矩阵；获取相机拍摄待抓取物体的相机图像，获取相机图像中基于相机坐标系的像素坐标；根据旋转矩阵和位移矩阵将像素坐标转换为机械手坐标，控制机械手抓取待抓取物体。该方法利用定义的编码在相机坐标系中确定九点的坐标位置，可以实现对图像中相机坐标系中9个目标点坐标精准有序的输出，同时可得出图像DPI，使得机械手对目标的抓取和识别更为精准有序。
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公开(公告)号：CN117173202A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311000785.8
申请日：2023-08-10
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/13 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于灰度梯度的胶体边缘检测方法及系统，方法包括：采集胶体的灰度图像，对灰度图像进行预处理，得到目标灰度图像；对目标灰度图像的边缘点及边缘方向进行计算；通过示教得到胶体引导线，基于胶体引导线对目标灰度图像进行网格化处理，得到若干个网格；根据若干个网格检测有效的梯度相反的像素对，并对边缘点进行分类；根据分类结果提取满足预定条件的第一胶体边缘及第一胶段；根据所述第一胶体边缘及第一胶段，对其他胶体边缘及胶段进行搜索，完成灰度梯度的胶体边缘检测。本发明实施例沿着被检测胶体横截面分成网格，单独网格内的边缘拟合成有方向的直线，从而确定胶体边缘，提高了胶体边缘检测精度。
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公开(公告)号：CN112819877A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110035554.5
申请日：2021-01-12
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明提供一种激光线点云生成方法、装置及计算机可读存储介质，属于工业机器视觉中的点云生成技术领域。本申请实施例通过使用长中短三种曝光时间从高到低依次曝光至少2N+1个拍摄的激光线；提取所获取各图像的激光线像素点；将激光线分为暗区点集和亮区点集；然后对激光段分类为标准段、过宽段和稀疏段；并复原激光线；通过坐标转换关系将激光线转换为点云，生成点云信息。如此，本申请通过多次对激光线曝光成像，可以应对光照更复杂的操作环境；将激光线分类，并分段分区单独矫正，能获得更准确的激光中线坐标，从而获得更准确的点云。
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公开(公告)号：CN112734932A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110004796.8
申请日：2021-01-04
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明提供一种条形物体拆垛方法、拆垛装置及计算机可读存储介质，属于三维机器视觉识别技术领域。本申请实施例所述方法通过提取最高层的垛面点云，并估计出长条目标的主方向和姿态，根据估计的姿态估计出目标的初步位置，然后对条状物体进行分割，对分割后的第n条物体的初始位置分量进行纠偏，输出第n条物体的目标位置和姿态，机器人根据所述目标位置和姿态进行抓取操作。本发明对目标进行整体的预测估计，采用加权估计策略快速精准估计物体的姿态和位置，对长条物体的位置进行合理纠偏，从而能在复杂工业场景中使用，能有效提供高性能和稳定的拆垛识别解决方案。
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公开(公告)号：CN109118504A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810836926.2
申请日：2018-07-26
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种基于神经网络的图像边缘检测方法、装置及其设备，所述方法包括：提取图像的特征；搭建特征融合网络；对特征融合网络进行训练；将特征提取网络和特征融合网络进行特征融合，并将输出结果作为最终的图像边缘检测的结果；将测试集输入到训练好的神经网络进行测试，并将最终的图像边缘检测的结果与标定好的真实数据作比较，以判断边缘检测的准确率。本发明实施例所述方法能提高从VGG16中提取到的图像特征的利用率，能够更好的保留图像边缘上的细节，从而更能有效的提高自然图像边缘检测的准确率。
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公开(公告)号：CN112620926B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011505694.6
申请日：2020-12-18
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
IPC分类号： B23K26/044 , B23K26/082 , B23K26/24 , B25J9/00
摘要： 本发明申请公开了一种焊点追踪方法、装置及存储介质，属于工业机器视觉中的焊点跟踪技术领域。本申请实施例所述焊点追踪方法通过使用3D目标识别系统初始定位目标，计算出初始焊接路径；引导线扫激光沿初始焊接路径扫描焊缝，计算更新得到实际焊缝位置；然后示教机器人引导激光焊接系统沿着所述实际焊缝位置移动；根据激光引导系统检测的所述实际焊缝位置控制移动焊枪进行焊接。使用本申请实施例所述焊点追踪方法能动态的获取当前目标的焊接位置与姿态；准确的引导机器人扫描焊缝获取焊缝3D信息，实现焊缝的精准焊接，且能处理较复杂的不规则变化的图形曲线焊缝操作。
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公开(公告)号：CN112828891B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110074909.1
申请日：2021-01-20
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明提供一种机器人路径规划有效性的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质，属于机器人运动控制技术领域。本申请实施例所述机器人路径规划有效性的检测方法通过计算机械臂的运动路径，并通过核心算法重构关节系列，对特征值进行高斯平滑优化；重构近似矩阵，然后计算关节系列矩阵与近似矩阵之间的距离，并根据距离与距离阈值进行比较判断确定路径的有效性。本申请实施例所述方法能够在不需要任何监督数据及离线的情况下，高效和精确的判断出运动路径的有效性，从而为机械臂焊接时给出精确的运动路径提供稳定的核心支持，且简单快捷。
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公开(公告)号：CN112861228A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110187749.1
申请日：2021-02-18
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
IPC分类号： G06F30/13
摘要： 本发明提供了大型钢铁结构定位方法及系统，方法包括以下步骤：获取钢铁结构的图纸，将该图纸拆分成多个焊接单元；使用激光扫描该钢铁结构，以获得点云，在点云上抽取线特征；分别将图纸和线特征投影到同一个指定的方向上，形成两个二维线条图像；将两个二维线条图像进行匹配，以获得钢铁结构的初始位置。该方法针对钢铁结构提出基于焊接单元拆分的初始定位方法，由于钢铁结构一般体积巨大，采用焊接单元拆分的方法极大地提高了定位效率与准确率。该方法采用视觉定位钢铁结构初始位置，可实现快速切换，直接为后续的激光线扫提供初始路径，省去现有技术中示教焊接等步骤。该方法极大地提高了钢铁结构焊接的柔性。
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公开(公告)号：CN109118504B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810836926.2
申请日：2018-07-26
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种基于神经网络的图像边缘检测方法、装置及其设备，所述方法包括：提取图像的特征；搭建特征融合网络；对特征融合网络进行训练；将特征提取网络和特征融合网络进行特征融合，并将输出结果作为最终的图像边缘检测的结果；将测试集输入到训练好的神经网络进行测试，并将最终的图像边缘检测的结果与标定好的真实数据作比较，以判断边缘检测的准确率。本发明实施例所述方法能提高从VGG16中提取到的图像特征的利用率，能够更好的保留图像边缘上的细节，从而更能有效的提高自然图像边缘检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111968185A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010903314.8
申请日：2020-09-01
申请人： 深圳辰视智能科技有限公司
摘要： 本发明提供基于编码定义的九点标定物体抓取方法包括获取相机拍摄标定板得到的标定图像；对标定图像进行标定，得到基于相机坐标系的像素坐标；将机械手末端分别移动到标定板中9个标识区域中的目标点，以获得9个目标点对应的机械手坐标；根据像素坐标和机械手坐标求解旋转矩阵和位移矩阵；获取相机拍摄待抓取物体的相机图像，获取相机图像中基于相机坐标系的像素坐标；根据旋转矩阵和位移矩阵将像素坐标转换为机械手坐标，控制机械手抓取待抓取物体。该方法利用定义的编码在相机坐标系中确定九点的坐标位置，可以实现对图像中相机坐标系中9个目标点坐标精准有序的输出，同时可得出图像DPI，使得机械手对目标的抓取和识别更为精准有序。
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