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[发明专利]一种基于视觉的布料缝纫轨迹校准方法-CN202310118149.9在审
发明人：曾庆超;袁顺宁;崔金良;王利利;黄国庆;贺增旭;张立炀;柳常润 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于视觉的布料缝纫轨迹校准方法，包括：截取包含布料的感兴趣ROI区域；采用图像处理算法查找ROI区域中的图像轮廓的拐点；采集待加工布料的数据集，将每种布料都采集一些图片以供深度学习模型进行训练，布料采集完成后对其边缘的拐点进行标注，标注完成之后训练深度学习关键点检测模型，找到图像轮廓的拐点；采用曲率搜索法和深度学习方法共同来查找拐点，在各自查找拐点之后，获取两种方法查找的拐点的数量和距离，根据拐点的数量和距离判断是否要放弃该片布料；在查找到布料轮廓的拐点之后，基于拐点进行布料轮廓的轨迹偏移；将偏移后的曲线和经过调试后合格的模板曲线进行比对，检测算法的整体可靠性。
一种基于视觉布料缝纫轨迹校准方法

[发明专利]一种基于3D视觉的螺旋桨叶片自动测量装置与方法-CN202310355067.6在审
发明人：崔金良;袁顺宁;曾庆超;王双;王利利;黄国庆;张立炀;柳常润;贺增旭 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01B11/14 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于3D视觉的螺旋桨叶片自动测量装置与方法，包括：测量平台、伺服电机、传送带、红外激光传感器、机器人、夹爪和3D相机，其中，所述伺服电机安装在所述测量平台的下方，所述机器人位于所述测量平台的一侧，所述机器人的末端安装有夹爪和3D相机，所述待测量螺旋桨产品在所述传送带上传送，所述传送带的一端安装有所述红外激光传感器。
一种基于视觉螺旋桨叶片自动测量装置方法

[发明专利]一种基于图像分析的机器人实施水彩画教学的方法-CN202310118150.1在审
发明人：王利利;袁顺宁;曾庆超;崔金良;贺增旭;张立炀;柳常润 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： B44D3/22 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于图像分析的机器人实施水彩画教学的方法，包括如下步骤：获取纸张的水扩散速率和各浓度颜料对应的饱和度；将需要绘制的图片输入，对图像进行分解，包括：将图像分解为背景区域和主体区域；通过金字塔算法向上取样；提取并记录主体轮廓与细节轮廓；根据轮廓对主体进行划区；对轮廓对比度进行判断：计算轮廓两侧色彩对比度，对比度小于预设值的判断为弱轮廓；根据提取的图片信息对绘画过程进行规划，依次绘制背景、绘制主体、绘制细节、绘制高光；使用示教的方式或采集包含画纸的图片，识别画纸边界，计算绘制轨迹；绘制完成后，采集成品图像与原图进行对比，对于色彩与原图不符合的区域标注，用户参考标注进行校正创作。
一种基于图像分析机器人实施水彩画教学方法

[发明专利]一种基于视觉的机器人核酸采样引导方法-CN202211679871.1有效
发明人：王利利;袁顺宁;崔金良;曾庆超;黄国庆;张立炀;于文进 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于视觉的机器人核酸采样引导方法，包括：利用深度学习模型进行人脸识别，通过模型训练获取识别咽部，对相机内参与相机与机器人之间的关系进行标定；待采样人员站立于预先设定位置，机械臂持有采样器，位于等待位置；对RGB图像进行预处理、深度图执行补偿与对齐，处理后的图像应用面部识别模型，得到面部全部关键点；当判断面部在指定区域内且无遮挡时，确认可以开始采集，发出语音提示待测人员长大嘴部；当系统识别到待采样人员口部张大到规定尺度后，记录此时咽部位置与脸部位姿，计算得到机械臂目标位姿，引导机器人开始向待采样人移动；通过相机实时检测待采样人员的面部位姿，调整机械臂轨迹，直至采样完成。
一种基于视觉机器人核酸采样引导方法

[发明专利]基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法-CN202211629000.9在审
发明人：贺增旭;刘勇志;袁顺宁;张立炀;曾庆超;王利利 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： B23Q17/09 文献下载
摘要：本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法涉及一种在线测量装置及方法。其目的是为了提供一种在线检测效率高、检测精度高的基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置及方法。本发明基于机器人视觉的刀具磨损在线检测装置包括工件加工系统、机床底座、轨迹同步系统和磨损量计算系统，工件加工系统包括机床主轴和刀架，机床主轴用于带动待加工工件转动，刀架上设置有待检测刀具；机床底座上设置有机床主轴箱和移动导轨，机床主轴能够在机床主轴箱内部转动，刀架活动设置在移动导轨上；轨迹同步系统包括协作机器人，协作机器人上设置有光学CCD相机；磨损量计算系统包括图像处理PC端，图像处理PC端能够与协作机器人和光学CCD相机进行通讯。
基于机器人视觉刀具磨损在线检测装置方法

[发明专利]一种辅助风洞试验准备的机器人视觉方法-CN202210266742.3有效
发明人：王利利;韩峰涛;庹华;袁顺宁;曾庆超;张立炀;李亚楠;韩建欢 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种辅助风洞试验准备的机器人视觉方法，包括：将识别码粘贴于汽车上的多个位置处，用于辅助机器人判断相对位置，进行自动位移；机器人绕车一周，记录识别码位置、车辆尺寸信息，用于辅助机器人移动时的定位；同时记录车身主体颜色和A柱B柱颜色，用于在图像分析中进行定位；执行沟槽粘贴；执行麦克风粘贴工作。
一种辅助风洞试验准备机器人视觉方法

[发明专利]基于特征定义和深度学习的图像二分类集成学习方法-CN202210299753.1在审
发明人：曾庆超;韩峰涛;庹华;袁顺宁;王利利;张立炀;李亚楠 -专利权人：珞石（北京）科技有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于特征定义和深度学习的图像二分类集成学习方法，包括：步骤S1，对目标图像中的感兴趣区域ROI进行分割；步骤S2，将步骤S1中获取到的ROI区域进行基于特征定义的分类，包括：首先对ROI区域进行特征提取和筛选，然后将得到的有效特征送入机器学习分类器进行训练分类；步骤S3，对步骤S1中分割出来的图像ROI区域进行基于深度学习的分类，并预测出每个类别所属的概率信息；步骤S4，将步骤S2的基于特征定义的每个图像ROI区域的分类概率和步骤S3中的深度学习对图像ROI区域的分类概率进行结果集成。
基于特征定义深度学习图像分类集成学习方法

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