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公开(公告)号：CN115628701A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211326297.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟图像渲染的自适应投影三维测量方法及系统，建立了耦合投影成像特性与尺度自适应体素多维度特征的图像渲染模型，基于卷积神经网络实现对相机反射率的预测，然后根据相机反射率图计算最优的投影强度，这种全新的尝试有望摆脱对实际图像的依赖，实现仿真环境下视点自动规划；其中，使用数据驱动的神经网络进行学习训练，并根据不同的反射情况计算最佳的投影强度，极大地提升了测量的鲁棒性；本发明提供的方法根据当前体素表面的反射特性自动计算自适应投影参数，以最少视点获取高质三维数据，能够克服传统方法投影强度参数选择难的问题，为视点规划提供必需的基础数据和评估参数。
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公开(公告)号：CN115950377A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211313300.6
申请日：2022-10-25
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
IPC: G01B11/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于辐照度融合的自动化多反射表面三维测量方法，使用曝光时间选择网络生成一组最优的曝光次数及对应的曝光时间，无需人为手动设置曝光时间导致捕获的图像冗余，提高三维测量过程的自动化和智能化；通过多重辐照度融合网络将所有灰度图像生成的辐照度图序列融合生成一张辐照度图，一方面避免直接使用灰度图进行相位计算，另一方面降低了使用辐照度图计算的误差，同时多重辐照度融合网络可以将辐照度图误差值反馈给曝光时间选择网络进行学习，从图像上提高了相位计算的准确性。
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公开(公告)号：CN116309765A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211091678.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
IPC: G06T7/521 , G01B11/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的自动化高反光物体三维测量方法，基于辐照度图构建基于强化学习的多重曝光时间序列预测模型，实现多重曝光时间序列的快速自动化生成，相较于传统方法，基于强化学习综合权衡曝光时间、曝光次数、图像可测区域三者之间的关系，实现多重曝光时间序列的稳定快速预测，并达到曝光时间、曝光次数、图像可测区域三者的全局最优，提升了高反光零件的测量效果。进一步地，通过构建辐照度预测网络基于单张图像实现辐照度的快速稳定预测，相比较于传统方法减少了多重曝光时间序列需要的图片数量，提升了测量速度。
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公开(公告)号：CN120063160A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510102322.5
申请日：2025-01-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合面结构光和光度立体的钣金件三维轮廓测量方法，属于三维测量领域，该方法采用多视角光照和面结构光三维测量相结合的方式，借助于更准确的法向量信息以及光照模型，能够更加精确地区分薄壁部件的形面与壁厚部分；结合面结构光获取的深度信息对图像进行边缘增强，增强了图像对比度，同时避免了由于过曝产生的图像细节丢失问题；通过面结构光技术获取到的法向量与灰度值，对光源的入射方向进行估计，无需对光源方向进行标定，使整个图像增强过程变得简洁高效；构建基于相位一致性、视角一致性和轮廓连续性的匹配优化能量函数模型以获取最优视差，从而实现左右相机上对应轮廓点的最优立体匹配。
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公开(公告)号：CN115982873A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211588720.5
申请日：2022-12-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于代理模型的变可信度约束优化方法和系统，其中方法包括：以待优化结构的设计参数为变量，建立约束和目标函数；随机生成初始设计参数代入不同精度有限元模型，得到不同精度的响应值，将初始设计参数及其对应的响应值作为初始样本点，组成样本点库，由此建立变可信度代理模型；搜索目标补点准则的最小值以确定目标候选补点以及对应的有限元模型精度，搜索约束补点准则的最小值以确定约束候选补点，并选择对应的有限元模型精度；从目标和约束候选补点中选取更新点，将包含响应值的更新点加入样本点库；满足停机准则，从样本点库中选取最优响应值对应的设计参数，作为最优设计参数。本发明充分利用不同精度模型信息、优化效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112943834B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110124603.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种正负泊松比循环杂交抗冲吸能结构及其应用。所述抗冲吸能结构包括第一侧壁板、第二侧壁板、具有正泊松比效应的正泊松比胞元、具有负泊松比效应的负泊松比胞元、分别填充于正泊松比胞元和负泊松比胞元中的第一填充材料和第二填充材料，其中，所述正泊松比胞元和负泊松比胞元沿横向交替紧密排列在第一侧壁板和第二侧壁板之间，所述第一填充材料为液体，通过填充有液体的正泊松比胞元将部分纵向受力转化为横向挤压力。本发明通过将正泊松比胞元所受的纵向冲击力转化为横向挤压力，减小纵向位移的同时，使负泊松比胞元充分压缩变形，从而使负泊松比中的填充材料更充分地压缩吸能。
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公开(公告)号：CN110335297B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910543944.6
申请日：2019-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明属于三维测量领域，并具体公开了一种基于特征提取的点云配准方法，其先通过基准点云和目标点云中每个点的最大主曲率和最小主曲率计算每个点特征指数；然后按预设的邻域点个数确定每个点的邻域点，进而根据该点的特征指数与其邻域点特征指数的关系，得到基准点云和目标点云中的特征点；再对每个特征点构建其局部参考坐标系，进一步得到各特征点的三维局部特征，并根据三维局部特征对基准点云和目标点云中的特征点进行匹配，得到多对对应特征点，根据对应特征点间关系得到基准点云到目标点云的三维刚性变换矩阵，完成点云配准。本发明可减少点云中的噪声、孤立点及局部点云密度不均等问题对点云配准的影响，使点云配准结果准确。
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公开(公告)号：CN113358063A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110623065.1
申请日：2021-06-04
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相位加权融合的面结构光三维测量方法及系统，基于多重曝光时间下所获取的不同相位图像，构建相位加权融合模型，基于多重曝光时间下的相位值计算出准确的相位值，结合邻域相位分布，得到均匀的相位分布图，相对于传统的在灰度图上进行像素级的替换以实现高动态范围图像合成的方法，从而能够减小相机噪声、局部反射等因素的带来的误差影响，获取更加准确的相位图，实现左右相机相位点的精确匹配，保证重建点云的准确性与平滑性。
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公开(公告)号：CN112943834A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110124603.2
申请日：2021-01-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种正负泊松比循环杂交抗冲吸能结构及其应用。所述抗冲吸能结构包括第一侧壁板、第二侧壁板、具有正泊松比效应的正泊松比胞元、具有负泊松比效应的负泊松比胞元、分别填充于正泊松比胞元和负泊松比胞元中的第一填充材料和第二填充材料，其中，所述正泊松比胞元和负泊松比胞元沿横向交替紧密排列在第一侧壁板和第二侧壁板之间，所述第一填充材料为液体，通过填充有液体的正泊松比胞元将部分纵向受力转化为横向挤压力。本发明通过将正泊松比胞元所受的纵向冲击力转化为横向挤压力，减小纵向位移的同时，使负泊松比胞元充分压缩变形，从而使负泊松比中的填充材料更充分地压缩吸能。
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公开(公告)号：CN109895098B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910225741.2
申请日：2019-03-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出了一种机器人结构参数和手眼关系的统一标定模型，用三维传感器取代机器人参数标定中必须使用的光学跟踪设备，将机器人‑三维传感器系统视作新的机器人系统，将三维传感器坐标系视作新机器人末端坐标系，在标定新机器人D‑H参数的过程中同时标定了原机器人‑三维传感器系统中的手眼关系，即一次标定完成了现有方法中机器人结构参数和手眼关系的标定工作，提高标定精度；传统方法的坐标系转换关系为：激光跟踪仪坐标系l‑机器人基座坐标系w‑机器人末端坐标系n‑三维传感器坐标系s，而本发明的坐标系的转换关系为：标靶坐标系m‑机器人基座坐标系w‑三维传感器坐标系s，本发明简化了标定工作，减少了计算工作，提高了标定精度。
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