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公开(公告)号：CN104200469B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410436174.2
申请日：2014-08-29
Applicant: 暨南大学韶关研究院
Abstract: 本发明涉及一种视觉智能数控系统的数据融合方法，包括以下步骤，步骤一：对目标物体所在的环境进行图像采集；步骤二：建立视觉单元中的像素坐标系和目标物体所在的世界坐标系；步骤三：获取目标物体在像素坐标系中的像素单元尺度的多个点的坐标值和在世界坐标系中对应点的坐标值；步骤四：根据所确定的像素坐标系的坐标值和世界坐标系的坐标值，建立像素坐标系与世界坐标系的映射关系；步骤五：获取在像素邻域内的点所在像素坐标系的坐标值；根据映射关系，计算其世界坐标系的坐标值；步骤六：重复步骤三到步骤五，直至完成整个像素坐标系的每个像素单元坐标值与世界坐标系对应坐标值的映射关系。
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公开(公告)号：CN104298169A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410436235.5
申请日：2014-08-29
Applicant: 暨南大学韶关研究院
IPC: G05B19/18
CPC classification number: G05B19/19
Abstract: 本发明涉及一种视觉智能数控系统的数据变换方法，包括以下步骤：将机器视觉单元与机器人数控单元连接；通过该机器视觉单元摄取工件的成像坐标位姿，并将该成像坐标位姿发送至位姿标准模块；该位姿标准模块将该成像坐标位姿转换为世界空间坐标位姿，并发送至数控单元。相比于现有技术，本发明在视觉子系统和数控子系统内部固化了处理算法，具体将该处理算法固化在一位姿标准模块中。因此，应用工程师在工程开发中，无需牵涉理论性强的计算过程，仅需关注数控系统的应用开发和机器人本体、机器视觉单元的参数设定，既满足核心算法保密要求也缩短了开发周期。
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公开(公告)号：CN101788805A
公开(公告)日：2010-07-28
申请号：CN201010103482.5
申请日：2010-01-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明公开了一种基于运动伺服校正的高精度机器视觉二维定位方法，将相机固联到激光切割机等设备的运动机头上，选定加工对象上的几何图形作为定位几何特征，设备的运动控制器将相机移动到定位几何特征上方，获取定位几何特征的数字图像，采用模板匹配或边缘检测的方法计算几何中心坐标，再将该中心坐标作为机头运动的目标地址，移动相机使相机轴线与该坐标重合，并重新获取定位几何特征图像，再计算中心坐标。如重新计算所得的中心坐标与当前的相机轴线坐标偏差大于许用值，重新移动机头，获取图像，计算该中心坐标，如此迭代直到达到满意的精度为止。该定位方法定位精度高，同时却对相机光学器件的性能要求不高。
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公开(公告)号：CN100483283C
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200710029513.5
申请日：2007-08-01
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的二维定位装置，它包括固联于机床上的数字相机，与数字相机相连的处理器；选定工件上的几何特征作定位对象特征，所述数字相机获取该定位对象特征的数字图像并传送到处理器，处理器采用图像的模板匹配算法识别工件上的定位对象特征，采用边缘检测算法计算所述定位对象特征在相机视场中的坐标，通过坐标变换得到工件在机床中的坐标。这种定位装置带有智能，自动化程度高，定位精度不受操作人员的技术水平与情绪影响。本发明用于数控加工设备，可以实现自动对刀，以取代人工对刀过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101109948A
公开(公告)日：2008-01-23
申请号：CN200710029515.4
申请日：2007-08-01
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/41
Abstract: 本发明涉及一种非均匀有理B样条曲线(Non－Uniform Rational B－Spline，简称NURBS)插补与位置跟踪方法，其特点是NURBS插补计算采用预估与迭代算法，以提高其插补计算的速度；采用缓冲PID位置跟踪方法消除上述插补计算不均匀的影响；采用本发明方法可实现NURBS插补的快速计算，且计算过程稳定，速度控制精度高，可以用于实现中高档数控系统的NURBS曲线插补。
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公开(公告)号：CN101101484A
公开(公告)日：2008-01-09
申请号：CN200710029513.5
申请日：2007-08-01
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的二维定位装置，它包括固联于机床上的数字相机，与数字相机相连的处理器；选定工件上的几何特征作定位对象特征，所述数字相机获取该定位对象特征的数字图像并传送到处理器，处理器采用图像的模板匹配算法识别工件上的定位对象特征，采用边缘检测算法计算所述定位对象特征在相机视场中的坐标，通过坐标变换得到工件在机床中的坐标。这种定位装置带有智能，自动化程度高，定位精度不受操作人员的技术水平与情绪影响。本发明用于数控加工设备，可以实现自动对刀，以取代人工对刀过程。
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公开(公告)号：CN112566159A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011361675.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 暨南大学
IPC: H04W24/02 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于MIMO‑NOMA的增强型小蜂窝下行通信方法，该方法包含以下步骤：首先，获取基站、NOMA用户以及NOMA配对策略等相关初始化参数以及信道的统计状态信息；然后利用干扰对齐技术进行NOMA远近用户的接收线性滤波器的设计；继而确定基站端的预编码矩阵；最后，在给定最大可容许的中断概率条件下，通过最大化长期平均吞吐量来优化设计所有NOMA用户的传输速率。与现有的方法如有预编码的MIMO‑OMA、无预编码MIMO‑OMA、以及无预编码MIMO‑NOMA相对比，本发明所提出方法可以有效提升吞吐量，尤其在NOMA用户对的信道差异越显著时表现更优。
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公开(公告)号：CN110443851A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910721165.0
申请日：2019-08-06
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二次曲面特征的工件位姿识别方法，该方法包括：从模型分割出二次曲面，并计算二次曲面特征参数和质心距离，将二次曲面类型设置为顶点，空间几何关系设置为边的权值，构造模型子图；从场景点云中分割出二次曲面，并计算各二次曲面特征参数，将二次曲面类型设置为顶点，对质心距离满足设定条件的顶点对连接边，将空间几何关系的置信度设置为边的权值，构造场景母图；通过场景母图与模型子图的匹配找到两两对应的二次曲面；将两两对应的二次曲面进行空间几何变换，得到模型对于场景中各个目标对象的刚性变换矩阵。本发明能够快速、准确地同时识别出场景中多个工件的位姿，且适用于同一场景堆叠不同零件的情况。
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公开(公告)号：CN110111430A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910289385.0
申请日：2019-04-11
Applicant: 暨南大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种从三维点云中提取二次曲面的方法，首先利用每个点的K邻域点集拟合每个点对应的曲面并计算其对应的曲面参数标准差；其次按曲面参数标准差从小到大的顺序排列点集；然后从排序后的点集中依序取出每个点，当取出点对应的曲面参数标准小于设置的阈值且未被标记为已生长点时，视为初始种子点；从初始种子点开始进行区域生长，并以当前区域的序号对属于该曲面的生长点进行标记，同时对该曲面的特征参数进行动态拟合，直到一个曲面生长完毕；重复步骤从点集中取出点并进行动态拟合，直到曲面参数标准差大于阈值，最后按点云中的标记序号提取对应曲面。本发明能从三维点云中快速准确地提取二次曲面，获得最优的曲面参数。
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