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公开(公告)号：CN108596917B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810354995.X
申请日：2018-04-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及计算机领域，尤其是涉及一种目标主骨架线提取方法。现有骨架线提取算法缺点：细化算法计算复杂度比较高，而距离变换难以保证骨架的连通性和精确性，基于Voronoi图的方法获取的骨架还需要根据具体情况裁剪分支。本发明在最大圆的基础上进行改进，该方法先将目标均匀分割成若干条形区域，然后求取条形区域重心，将所有重心连接成一个区域，然后采取最大圆方法求取骨架线，该方法有效的解决了因分支裁剪对骨架形状产生的影响，减少了计算量，节省时间，在一定程度上提高了抓取精度。
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公开(公告)号：CN108460724B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810114537.9
申请日：2018-02-05
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于马氏距离判别的自适应图像融合方法和系统，在融合过程中将目标图像分为三部分，重合区域最左边完全取自img1中的数据，右边的部分完全取自img2经变换后的图像，通过对各个相机的重叠区域部分评估择优，自动选择规划出合适的各镜头成像点集，使得融合的图像更为真实，细节更加突出，极大地减小了因为细节丢失而导致的系统检测误差。本发明将马氏距离判别分析的方法引入图像融合技术之中，可以有效克服重叠区域坐标内各像素间的噪声干扰，自动选择规划出合适的各相机成像点集，以此评估出的像素点集合成后的图像整体平滑度更好，同时对真实场景的还原度高，极大的提升了图像融合的准确率。
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公开(公告)号：CN108460724A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810114537.9
申请日：2018-02-05
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于马氏距离判别的自适应图像融合方法和系统，在融合过程中将目标图像分为三部分，重合区域最左边完全取自img1中的数据，右边的部分完全取自img2经变换后的图像，通过对各个相机的重叠区域部分评估择优，自动选择规划出合适的各镜头成像点集，使得融合的图像更为真实，细节更加突出，极大地减小了因为细节丢失而导致的系统检测误差。本发明将马氏距离判别分析的方法引入图像融合技术之中，可以有效克服重叠区域坐标内各像素间的噪声干扰，自动选择规划出合适的各相机成像点集，以此评估出的像素点集合成后的图像整体平滑度更好，同时对真实场景的还原度高，极大的提升了图像融合的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108393887A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810098531.7
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1612 , B25J9/1602 , B25J9/1628 , B25J9/1697
Abstract: 本发明涉及一种手眼标定方法，尤其是涉及一种用于工件手眼标定方法。本发明根据中间相隔多层的两次手眼标定数据，自动插补计算中间各层的工件位姿坐标。有效的解决了因空间相对位置变化而需要逐层标定的问题，减少了标定次数，节省时间，减少的人工的工作强度，提高了抓取精度。
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公开(公告)号：CN108416790B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810098532.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是涉及一种用于工件破损率的检测方法。本发明通过区域距离变换计算破损区域每个像素点到区域边缘的距离，有效的避开了铜渣、毛刺等缺陷的影响。提高了计算精度；本发明根据采集到的图片，在考虑线路毛刺、铜渣等基础上，自动进行区域分割，自动逐像素计算距离，自动计算破损率；在线检测时，根据骨架上点到边缘的距离与标准线宽比较计算破损率。该检测过程具备计算简单、计算时间短，精度高等特点。
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公开(公告)号：CN108596917A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810354995.X
申请日：2018-04-19
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及计算机领域，尤其是涉及一种目标主骨架线提取方法。现有骨架线提取算法缺点：细化算法计算复杂度比较高，而距离变换难以保证骨架的连通性和精确性，基于Voronoi图的方法获取的骨架还需要根据具体情况裁剪分支。本发明在最大圆的基础上进行改进，该方法先将目标均匀分割成若干条形区域，然后求取条形区域重心，将所有重心连接成一个区域，然后采取最大圆方法求取骨架线，该方法有效的解决了因分支裁剪对骨架形状产生的影响，减少了计算量，节省时间，在一定程度上提高了抓取精度。
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公开(公告)号：CN108537277A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810316101.8
申请日：2018-04-10
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种图像分类识别的方法，首先读取本地图片；然后生成批次，并打乱样本数据；接着构造图像分类识别模型；训练参数，直到图像分类识别模型到达稳定；最后保存图像分类识别模型，用来做相关图像识别。本发明通过结合LeNet、AlexNet、GoogleNet等传统算法有效的解决了识别准确率低，过拟合等问题。在图像识别，分类上有明显的改善，而且相对于层数较多、模型复杂的算法GoogleNet、R-CNN等更加容易实现，在实际应用中更实用，稍加改变可以实现各种图像的分类识别。
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公开(公告)号：CN108416790A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810098532.1
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种检测方法，尤其是涉及一种用于工件破损率的检测方法。本发明通过区域距离变换计算破损区域每个像素点到区域边缘的距离，有效的避开了铜渣、毛刺等缺陷的影响。提高了计算精度；本发明根据采集到的图片，在考虑线路毛刺、铜渣等基础上，自动进行区域分割，自动逐像素计算距离，自动计算破损率；在线检测时，根据骨架上点到边缘的距离与标准线宽比较计算破损率。该检测过程具备计算简单、计算时间短，精度高等特点。
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