专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种定位及翻料装置-CN201811274004.3有效
  • 谢克庆;孙传碑 - 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司
  • 2018-10-30 - 2023-09-19 - B65G27/02
  • 本发明公开了一种定位及翻料装置,工作时,送料导轨将弯管物料从第二振动盘送至抬高板上,此时翻料气缸动作,推着助力换向导块和托起顶块共同前进;然后退器顶块将抬高板慢慢抬起,弯管物料在重力作用下滑进导向块底板,并在倾斜的导向块底板作用下滑进翻料通孔内,与此,翻料挡板也随着抬高板一齐升起将下一弯管物料挡住;与此同时,助力换向导块的前进运动在助力换向条的作用下分解为活动导向块的两侧横向张开运动,弯管物料在活动导向块张开后完全落入工装夹具内,从而完成定位及翻料操作;最后翻料气缸驱动助力换向导块向后运动,使托起顶块、抬高板、活动导向块复位,等待下一轮翻料操作。本发明还具有结构简单、操作方便、容易实施的优点。
  • 一种定位装置
  • [发明专利]一种不规则钢板位姿识别方法及相关设备-CN202210736233.2在审
  • 魏登明;杨海东;谢克庆;李泽辉 - 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
  • 2022-06-27 - 2022-09-23 - G06V10/34
  • 本发明属于自动光学检测领域,具体涉及一种不规则钢板位姿识别方法及相关设备,所述方法包括:拍摄钢板位姿图像,并通过预处理将钢板检测区域以外的背景进行剔除,提取钢板检测区域中的点云信息;通过最小二乘法对点云信息进行平滑处理,得到点云原点数据;使用预设聚类算法,对点云原点数据进行分割,得到单个钢板的单独点云信息;对单独点云信息进行位姿识别,得到具有法向量特征的点云集数据;根据点云集数据确定最佳拟合平面;使用Mean‑shift算法计算最佳拟合平面的中心点;根据最佳拟合平面和中心点获取钢板的坐标信息,并根据坐标信息使用机械手对所述钢板进行抓取。本发明能够改善抓取机器人系统的效率,从而提高生产效率。
  • 一种不规则钢板识别方法相关设备
  • [发明专利]基于关键点的轻量级目标检测方法-CN202110860181.5在审
  • 黄坤山;史扬艺;谢克庆;李霁峰 - 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
  • 2021-07-28 - 2021-10-08 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种基于关键点的轻量级目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:准备数据集,数据清洗、预处理以及数据增强;主干网络的设计;shuffle块设计;条件通道权重块设计;Stage1网络结构设计;Stage2网络结构设计;Stage3网络结构设计;合成网络对输入数据进行训练;本文所提出的网络通过并行多个分辨率分支,进行不同分支间的信息交互,增强语义信息和位置信息,类似于特征金字塔网络,本文网络实现了保持输入图像的高分辨率信息,通过不同分支网络的信息交互来补充由于特征图通道数变化带来的信息损耗。在网络中用深度可分离卷积取代常规卷积核,不仅解决了检测框误匹配的问题,改善了检测精度,还缩小了算法模型尺寸,提升了检测速度。
  • 基于关键轻量级目标检测方法
  • [发明专利]一种基于目标检测算法的配件装包检查方法-CN202110860188.7在审
  • 黄坤山;李霁峰;谢克庆 - 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
  • 2021-07-28 - 2021-10-08 - G06T7/00
  • 本发明公开一种基于目标检测算法的配件装包检查方法,方法包括S1、根据装包检测要求搭建目标检测算法;S2、采集待检测装包的电子图像,并进行预处理;S3、将预处理后的装包图像分别制作成训练集和测试集;S4、将步骤S2制成的训练集放入目标检测算法当中进行训练;S5、将步骤S2制成的测试集放入步骤S4训练好的目标检测算法当中进行泛化测试;S6、根据测试结果来评判目标检测算法是否达到所要求的性能指标,本发明依托TPS658装包检测项目,对所依托项目的包对象进行学习,能够对流水线上的包进行检测,发现漏装会发出警报,该方法性能稳定可靠且能长时间运行,不仅减轻了检测人员工作量,还实现了对包的高速度、高精度和非接触的检测。
  • 一种基于目标检测算法配件检查方法

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