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公开(公告)号：CN117862050A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410171302.9
申请日：2024-02-06
Applicant: 重庆大学 , 苏州智软机器人科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高精度的矿石多粒度分选设备，涉及矿石分拣设备技术领域，包括基座、输送及除杂单元、多粒度识别及分选单元、收集单元、储存单元和控制单元；基座包括基座平台；输送及除杂单元包括下料装置、第一输送装置、矿石缓冲装置和除杂装置；多粒度识别及分选单元包括外支撑框架、移动装置和粒度识别装置，移动装置用于实现粒度识别装置的多向运动；收集单元包括分料传送装置、第二传送装置和储存传送装置；储存单元包括储存箱和固定架；控制单元包括设备柜、控制柜和显示面板；通过所述除尘装置去除矿石间的杂质和粘附在矿石上的杂质，进而通过所述高精度工业相机对每个矿石进行单独测量，增加了测量结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113059162B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110378296.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B22F7/08 , B22F10/28 , B22F10/85 , B22F3/105 , C23C24/10 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , B33Y80/00 , G06T17/00
Abstract: 本申请提供一种复杂曲面零件缺陷修复方法，所述方法包括如下步骤：S1：确定目标零件的缺陷部位的三维模型；S2：根据所述三维模型生成6自由度关节式机器人的喷头轨迹；S3：根据所述喷头轨迹生成6自由度关节式机器人的移动轨迹；S4：根据移动轨迹完成当前层熔覆；S5：判断当前层熔覆质量是否合格，若合格，则进入下一步，若不合格则修复问题后，进入下一步；S6：判断是否完成零件修复，若是，则退出，若否，进入步骤S2。本申请提供的复杂曲面零件缺陷修复方法，采用6轴机器人作为激光熔覆工具可以按照零件的曲面进行曲面的堆积，减少阶梯效应，提高修复零件的力学性能；该方法，改善了复杂曲面破损零件修复精密，保证了修复精度和修复质量。
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公开(公告)号：CN112989672B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110412811.2
申请日：2021-04-16
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种适应于复杂应力变化的极小曲面梯度结构的构建方法，包括步骤：S1.获取目标结构的应力梯度图；S2.根据设定的梯度分界阈值对目标结构的应力梯度图进行梯度拆分，得到应力梯度图A以及应力梯度图B；S3.确定极小曲面体积分数函数fA以及极小曲面体积分数函数fB；S4.得到极小曲面梯度结构SA以及极小曲面梯度结构SB；S5.对极小曲面梯度结构SA以及极小曲面梯度结构SB进行布尔运算处理，得到适应于复杂应力变化的极小曲面梯度结构。本发明能够匹配极小曲面梯度结构不同位置的应力与体积分数，使极小曲面梯度结构的不同位置强度能达到预期值，同时也能最大限度地满足结构轻量化。
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公开(公告)号：CN115100277A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210204624.X
申请日：2022-03-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供的一种复杂曲面结构零件位姿确定方法，包括以下步骤：S1.将激光扫描仪设置在机器人工具手末端形成手眼系统，并对手眼系统进行标定；S2.通过标定后的手眼系统采集目标零件的点云数据，并对点云数据进行滤波预处理；S3.对滤波预处理后的点云数据进行平面分割，S4.对平面分割后的点云数据进行离群点过滤；S5.对经过离群点过滤后的点云数据进行粗配准，然后进行精配准；S6.构建机器人坐标系，基于机器人坐标系对精配准后的点云数据进行坐标变换得到目标零件的位姿；通过上述方法，能够对曲面结构复杂的零件的位姿进行准确确定，能够保证位姿精确度的同时，有效简化操作过程，提高效率，并且能够为后续的零件修复提供准确的信息。
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公开(公告)号：CN114758095A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210376150.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂曲面零件表面自适应扫描方法，包括：S1.对零件进行网格扫描，得到若干网格区域；S2.统计位于投影三角形内的网格中心点，得到网格中心点集合Pin；S3.基于网格中心点集合Pin确定网格中心点的位姿矩阵集合；S4.采集零件的点云信息，将所述点云信息与零件模型的顶点信息进行点云配准，得到点云变换后的位姿矩阵集合Ttask；S5.基于位姿矩阵集合Ttask确定扫描目标的位姿矩阵集合Ttask1；S6.确定对m个网格中心点进行逐一扫描的最优扫描顺序；S7.按照最优扫描顺序对零件进行扫描。本发明能够有效地解决人工扫描出现的过度扫描或者部分区域扫描缺失的问题，并能提高扫描的精度和速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113274172A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110474281.4
申请日：2021-04-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角融合软骨修复手术机器人平台系统，包括工作台、安装于工作台上的多自由度机械臂以及安装于机械臂末端的喷头，所述喷头用于喷射原材料并在工作台上沉积形成产品。本发明中使用多自由度关节式机械臂进行材料沉积可以显著扩展增材制造工艺的能力，利于在复杂的非平面层上沉积材料，可形成具有曲率的复杂几何形状的结构；相比于传统平面层材料沉积工艺，通过六自由度关节式机械臂配合喷头可获得正确的打印纤维取向，可以明显的提高骨骼的结构强度；利于打印的骨骼能够沿着三维曲线定位纤维。
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公开(公告)号：CN113059162A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110378296.0
申请日：2021-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: B22F7/08 , B22F10/28 , B22F10/85 , B22F3/105 , C23C24/10 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , B33Y80/00 , G06T17/00
Abstract: 本申请提供一种复杂曲面零件缺陷修复方法，所述方法包括如下步骤：S1：确定目标零件的缺陷部位的三维模型；S2：根据所述三维模型生成6自由度关节式机器人的喷头轨迹；S3：根据所述喷头轨迹生成6自由度关节式机器人的移动轨迹；S4：根据移动轨迹完成当前层熔覆；S5：判断当前层熔覆质量是否合格，若合格，则进入下一步，若不合格则修复问题后，进入下一步；S6：判断是否完成零件修复，若是，则退出，若否，进入步骤S2。本申请提供的复杂曲面零件缺陷修复方法，采用6轴机器人作为激光熔覆工具可以按照零件的曲面进行曲面的堆积，减少阶梯效应，提高修复零件的力学性能；该方法，改善了复杂曲面破损零件修复精密，保证了修复精度和修复质量。
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公开(公告)号：CN107953258B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201810033270.0
申请日：2018-01-14
Applicant: 重庆大学
IPC: B24B49/00
Abstract: 本发明提供的一种磨削加工中未变形切屑最大厚度预测方法，本发明通过获取磨削用砂轮的工作表面几何参数及运动参数以及获取工件的被磨削表面几何参数及运动参数，最终预测磨削加工中未变形切屑最大厚度；本发明获取磨削砂轮的表面参数以及运动参数，消除现有技术中所有的磨粒假设为球形且大小相等以及磨粒位置在砂轮表面均匀分布且突起高度相等而出现的技术问题，最终结果能够反映磨粒的随机分布的特性，较为准确的对不同磨削参数以及砂轮修整参数下的未变形切屑最大厚度进行预测，从而为磨削参数以及砂轮修整参数的选择提供理论依据。
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公开(公告)号：CN109571409A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811641438.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机械臂装置，包括机械臂，所述机械臂包括横梁臂、支撑臂、立柱支撑板、横梁驱动杆和驱动机构；所述横梁臂的后端和所述支撑臂的上端通过三角架组连接；所述所述横梁臂的前端与执行器连接块连接；所述支撑臂的下端与所述立柱支撑板的上部连接；所述横梁臂与所述横梁驱动杆铰接；所述横梁驱动杆和所述支撑臂均与所述驱动机构连接；所述横梁臂包括第一平行四边形连杆机构和第二平行四边形连杆机构；所述支撑臂包括第三平行四边形连杆机构和第四平行四边形连杆机构。本发明的移动机械臂装置，移动机械臂的柔性度更高。
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公开(公告)号：CN118864546A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410905012.2
申请日：2024-07-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明提供的一种基于拍摄位姿的相似点云精准配准方法，包括：基于拍摄位姿矩阵将源点云和目标点云转换到全局坐标中；确定在全局坐标中源点云和目标点云的最小有向包围盒，并判断源点云和目标点云是否具有重合部分，确定源点云和目标点云的最近点对Ⅰ，并构建优化变量；确定总误差值，该总误差值为配准误差、位移向量平方和以及四元数变化量平方和加权求和后的值；计算总误差值对优化变化量的梯度；基于总误差值对优化变量的梯度对优化变量进行更新，并以更新后的优化变量计算配准矩阵，提取经配准矩阵变换后的源点云和目标点云之间的最近点对Ⅱ，计算最近点对Ⅱ的总误差值；确定最近点对Ⅱ的总误差值对优化变量的梯度。
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