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无边框钢板工件分拣抓取位姿计算方法、分拣方法及系统 CN202211416703.3 2023-06-23 本发明公开了一种无边框钢板工件分拣抓取位姿计算方法、分拣方法及系统，包括：获取去除钢板边框后的待分拣的工件的整体图像；获取钢板切割套料图；获取各工件在整体图像所在坐标系上的粗定位信息；获取去除钢板边框后的待分拣的工件的局部图像，计算得到整体图像所在坐标系到局部图像所在坐标系的第一转换矩阵；计算得到各工件在局部图像所在坐标系上的精定位信息；基于所述精定位信息及局部图像所在坐标系到机械臂所在坐标系的第二转换矩阵，计算得到机械臂对应各工件的抓取位姿。本发明填补了视觉引导的无边框钢板工件分拣的空白，能够实现无边框钢板工件自动化分拣，分拣效果好。 专利权的授权
一种基于3D线扫相机的柔性涂胶检测方法及系统 CN202211385135.5 - 本发明公开了一种基于3D线扫相机的柔性涂胶检测方法及系统，此方法包括步骤：S1、从单帧点云中提取出单帧胶道点云；其中单帧点云通过3D线扫相机得到；S2、将步骤S1中扫描一条胶道得到的所有单帧胶道点云拼接到总点云上；S3、对总点云进行分析以进行涂胶检测，其中涂胶检测包括断胶检测、胶偏检测和胶道直径检测中的一种或多种。本发明具有检测效率高、检测全面等优点。 实质审查
一种基于3D线扫相机的工件焊渣检测方法、介质及系统 CN202211386031.6 - 本发明公开了一种基于3D线扫相机的工件焊渣检测方法及系统，此方法包括步骤S1、获取工件的单帧点云；S2、针对单帧点云提取直线，计算出点云上的每一个点到直线的距离，并与预设距离阈值进行比对，如小于预设距离阈值时，则对相应的点云进行滤除，同时计算每个点在该直线上投影点的z坐标z_l，若该点z坐标小于投影点z坐标z_l则滤除该点；S3、将保留的点云全部拼接到一个总点云上，将总点云中的点云团分割出来，并求取点云团不同方向的跨度距离，并将不同方向的跨度距离与预设跨度距离阈值进行比对；如大于预设跨度距离阈值，则对相应的点云团进行过滤，得到工件焊渣。本发明具有检测效率高、检测精准全面等优点。 实质审查
自动分拣码垛输送系统和自动控制方法 CN202211382759.1 2023-06-09 本发明公开了一种自动分拣码垛输送系统和自动控制方法，自动分拣码垛输送系统包括：用于将待抓取工件由分拣输送线单元的首端传送至分拣输送线单元的末端的分拣输送线单元；用于将待抓取工件循环传送至抓取工位的码垛环形输送线；位于分拣输送线单元的末端和码垛环形输送线的首端之间，以及位于码垛环形输送线的首端和码垛环形输送线的末端之间的中转单元；用于获取待抓取工件的数据信息的数据获取单元；用于根据待抓取工件的数据信息分别控制分拣输送线单元、码垛环形输送线和中转单元的控制单元。本发明的自动分拣码垛输送系统，能杜绝合流后工件扎堆、挤压的情况，提高自动分拣码垛率和产线自动化程度。 专利权的授权
一种零样本目标检测的数据生成方法、系统及存储介质 CN202211288324.0 - 本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种零样本目标检测的数据生成方法、系统及存储介质，该方法获取目标新设产线的实拍传送带图像作为背景集；获取与目标新设产线类似的相关产线的零件掩膜图以及零件纹理图；根据零件掩膜、零件纹理图以及目标背景图确定目标图像；将目标图像与相关产线的真实图像混合得到训练数据集。这样，仅用新设产线的一张传送带空背景实拍图，以及收集的相关产线的前景零件掩膜和纹理图生成真实背景上分布有带纹理的前景零件图以及每张图相应的目标检测训练标签，无需耗时收集新场景大量真实数据即可得到大量新场景的数据便于后续步骤应用，便于提高检测结果的精度，提高获得检测模型的效率。 实质审查
数据生成、图像识别方法及计算机存储介质和终端设备 CN202211245488.5 2023-04-28 本发明涉及数据生成、图像识别方法及计算机存储介质和终端设备，包括：获取待生成目标图像的背景图像和模板图像；根据模板图像的轮廓，确定待生成目标图像的目标框，能完全容纳模板图像；根据目标框和背景图像，以目标框在背景图像的范围内为基准，确定目标框在背景图像上的摆放位置，将目标框叠放在背景图像上，以生成目标图像；根据目标框和目标框在背景图像上的摆放位置，生成带标签的目标图像数据。一方面能够基于少量背景图像、模板图像构建大量目标图像，内容更丰富、实现更简单、获取速度更快；另一方面，能通过自身确定的目标框在背景图像中的位置确定标签数据，无需重新识别位置以确定标签，数据生成过程更快速、结果更精准。 专利申请的更正
基于线性规划的机器人末端执行器工作空间边界生成方法 CN202211236206.5 - 本发明涉及一种基于线性规划的机器人末端执行器工作空间边界生成方法，包括步骤：S1、根据机器人的关节特性将关节运动用参数化表示来构建机器人运动的运动学建模；S2、分别构建生成机器人末端执行器工作空间边界需要的所有约束的线性方程；S3、确定生成机器人末端执行器工作空间边界需要满足的线性约束方程组；S4、获得所有满足约束方程组中线性方程的机器人关节运动参数；S5、从所有满足线性约束方程组的线性方程的机器人关节运动参数中找出同时满足部分约束的边界关节运动参数；S6、辩识并确定机器人末端执行器的工作空间边界点。在布局机器人和工业产线时，简化成将工业产线和机器人工作空间进行重合的工作，极大的简化了机器人布局工作。 专利申请的撤回
桁架机器人及其轨迹规划方法和装置 CN202211228023.9 - 本发明提出一种桁架机器人及其轨迹规划方法和装置，该方法包括：确定多个桁架机器人的目标任务点及初始运动点；根据目标任务点及初始运行点确定桁架机器人的运动轨迹；根据运动轨迹确定多个目标轨迹点；根据多个目标轨迹点控制桁架机器人执行第一轨迹规划策略，直至多个桁架臂的目标任务点均完成轨迹规划时，确定桁架机器人的轨迹规划完成。本发明通过控制桁架机器人执行第一轨迹规划策略，以提前对多个桁架机器人的运动进行碰撞检测，规避桁架机器人运动时的碰撞点，保证桁架机器人在运动过程中时序错开，避免发生碰撞导致的器件损坏，从而提高桁架机器人运动的安全性。 专利申请的撤回
一种标定方法及其计算机存储介质和标定系统 CN202211119370.8 2022-12-16 本发明涉及一种标定方法及其计算机存储介质和标定系统，对标定板的拍摄要求不高，仅需要待标定图像上含有部分标定点和至少两个编码点即可，能通过识别编码点而确定标定点在标定板上的所在范围以及基准线，并通过标定点在标定板上的所在范围和每个标定点到基准线的距离确定该待标定图像上的每个标定点为标定板上的具体哪行或哪列，再据此选定特征点，得到特征点在待标定图像和实际标定板上的对应关系，以对其它标定点进行标定，完成从待标定图像到标定板上的转换过程。整个标定方法简单精准，能大大降低其它信息的干扰，解决标定中存在误匹配、漏匹配等问题，最重要的是其对待标定图像的要求较低，尤其适用于拍摄环境不佳、构图不合理的情况。 专利申请的更正
样本生成方法、目标检测模型训练、目标检测方法及系统 CN202211099128.9 - 本发明公开了样本生成方法、目标检测模型训练、目标检测方法及系统，样本生成方法包括：1，基于原始样本集训练获得目标检测模型；2，获取候选样本集，其包括N张待检测的候选样本图片；3，基于候选样本集和目标检测模型，输出各张候选样本图片上各处的目标信息；4，基于步骤3的输出信息，从候选样本集中筛选出目标样本图片并确定各目标样本图片上各处的目标位置和类别信息；5，将目标样本图片及图片上各处的目标位置和类别信息作为训练样本输出。本发明利用无标注候选样本集，自动生成目标检测模型训练用样本，大大降低人工成本；通过持续不断的迭代学习，不断提升目标检测模型对在线工作流中的数据适应能力，提高目标检测结果的准确度。 专利申请的撤回