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公开(公告)号：CN104063057B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410255686.9
申请日：2014-06-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种支持增强力触觉反馈的涡卷弹簧仿真系统，其特征是采用一种支持增强力触觉反馈的涡卷弹簧模型，在交互过程中，虚拟柔性体产生实时变形力触觉信息，该力触觉信息与有色状态噪声信号相加，作为反馈输出信号。本发明系统采用的涡卷弹簧每层的拉伸或压缩变形量计算方法相同，计算简单，加快了变形计算速度，能够保证变形仿真具有较高精度，通过调节涡卷弹簧第一层半径，任意两层弹簧之间的间距和弹簧丝的直径等，就可模拟不同类型的柔性体；加入的有色状态噪声信号能提高人的力触觉感知能力；为开发基于力触交互的虚拟手术平台提供了解决思路。
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公开(公告)号：CN103714215A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201310751418.1
申请日：2013-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种支持力触觉反馈的多股螺旋弹簧模型，所述多股螺旋弹簧模型由多个多股螺旋弹簧依次旋转串接组成，在交互过程中，输出回馈为采用多股螺旋弹簧模型计算出来的，反应在给定虚拟外力作用下，柔性体实时变形仿真的力触觉信息的信号，该多股螺旋弹簧模型中所有层上产生拉伸或压缩变形量之和，对外等效为柔性体表面的变形。本发明多股螺旋弹簧模型每层拉伸或压缩变形量计算方法相同，计算简单，加快了变形计算的速度；通过调节多股螺旋弹簧的直径、中径、股数，就可模拟不同类型的柔性体，适用性广；可应用于虚拟外科手术仿真、遥控操作机器人控制、远程医疗领域。
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公开(公告)号：CN103678806A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310680358.9
申请日：2013-12-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出了一种模拟柔性体扭转变形的盘香弹簧模型，所述盘香弹簧模型由多个盘香弹簧依次串接组成，在交互过程中，输出回馈为采用盘香弹簧模型计算出来的反应在扭矩作用下柔性体实时变形仿真的力触觉信息的信号，该盘香弹簧模型中所有圈上产生扭转变形量之和的叠加对外等效为柔性体表面的变形。本发明盘香弹簧模型每圈盘香弹簧的扭转变形量计算方法相同，计算简单，加快了扭转变形计算的速度；通过调节盘香弹簧可旋转芯轴半径，盘香弹簧的厚度和悬挂截面宽度等，就可模拟不同类型的柔性体，适用性广；可应用于虚拟外科手术仿真、遥控操作机器人控制、远程医疗等领域。
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公开(公告)号：CN101976299B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201010299286.X
申请日：2010-09-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种柔性力触觉再现的对称式板弹簧虚拟模型的建模方法，其特征是当检测到虚拟代理碰撞到虚拟柔性体表面上任何一点时，在给定虚拟接触拉力作用下，虚拟代理与虚拟柔性体交互的局部区域内部填充对称式板弹簧虚拟模型，在交互过程中，输出反馈为采用对称式板弹簧虚拟模型计算出来的反应在拉力作用下柔性体实时变形仿真的力触觉信息的信号；对称式板弹簧虚拟模型中每层的对称式单板弹簧变形量之和的叠加对外等效为柔性体表面的变形，每层的对称式单板弹簧被拉伸时消耗的拉力之和等效为给定的虚拟接触拉力；该建模方法能实现对柔性体的实时变形仿真，力触觉感觉真实、变形效果逼真、满足虚拟现实系统对虚拟手术仿真的要求。
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公开(公告)号：CN101964023A
公开(公告)日：2011-02-02
申请号：CN201010299187.1
申请日：2010-09-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种柔性力触觉再现的非对称形板弹簧虚拟模型的建模方法，其特征是当检测到虚拟代理碰撞到虚拟柔性体表面上任何一点时，在给定虚拟接触拉力作用下，虚拟代理与虚拟柔性体交互的局部区域内部填充非对称形板弹簧虚拟模型，在交互过程中，输出反馈为采用非对称形板弹簧虚拟模型计算出来的反应在拉力作用下柔性体实时变形仿真的力触觉信息的信号；非对称形板弹簧虚拟模型中每层的非对称形单板弹簧变形量之和的叠加对外等效为虚拟柔性体表面的变形；该建模方法不仅计算简单，而且能够保证变形计算具有较高精度，仿真实验表明其能够提供实时的力触觉反馈，具有很强的真实感，在变形仿真过程中具有较好的稳定性和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119668178A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510180347.7
申请日：2025-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种控制器硬件架构及控制方法，包括控制板、驱动板以及外部电源：所述控制板包括主控芯片、CAN网络、电源电路、采样电路以及旋变电路;所述主控芯片采用数字信号处理器以及现场可编程门阵列作为核心处理器，负责执行控制算法和数据处理；所述CAN网络包括控制器与外部设备，所述控制器与外部设备组成通信设备；所述电源电路将上述的外部电源转换为控制器内部电路所需的电压和电流，从而确保各电路正常工作。本发明与现有的技术相比的优点在于：本发明采用PID控制方法实现控制，实现成本效益高，硬件实现相对简单，成本较低的优势。
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公开(公告)号：CN113936145B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202111173394.7
申请日：2021-10-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力图排序的细粒度识别方法，属于计算机视觉和模式识别技术领域；首先，获取原图像特征；使用3*3卷积Conv、全局最大池化GAP和全局平均池化GMP对第三个卷积层的输出结果进行处理，将处理结果进行全连接来得到多尺度的原图像特征；然后，进行弱监督注意力学习；然后，进行定位与细化，通过边界框定位出细粒度识别区域并提取该区域的特征；然后，将注意力图按重要性排序算法进行排序，通过边界框选取出最有鉴别性的区域并提取该区域的特征；通过注意力图重要性排序算法，强化对最有鉴别性区域的学习；最后，将原图像、定位出的细粒度识别区域、选取的最有鉴别性的区域三个层面的特征进行级联。
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公开(公告)号：CN113361623B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110691248.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种轻量级CNN结合迁移学习的医学图像分类方法，包括：(1)获取医学图像数据集，并对其预处理，包括调整大小，使用高斯模糊和直方图均衡化进行增强处理，之后将预处理后的医学图像数据集按照一定比例划分得到训练集、验证集以及测试集；(2)构建预训练好的MobileNetV2网络并进行微调，对MobileNetV2网络的损失函数使用L2正则化进行处理，通过贝叶斯优化方法调整MobileNetV2网络中的超参数，之后利用训练集对MobileNetV2网络进行训练，利用验证集对MobileNetV2网络进行验证，得到重新训练好的MobileNetV2网络；(3)将测试集输入重新训练好的MobileNetV2网络，得到分类结果。本发明所述方法提高了分类精度，缩短了MobileNetV2网络的训练时间，并且对于硬件设备的要求不高，适合资源匮乏的地区使用。
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公开(公告)号：CN117763430A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410024920.0
申请日：2024-01-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06V20/60 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06F3/01 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种视障者认知虚拟纹理的方法、系统和设备，属于机器学习和视障者数字化教育领域，包括以下步骤：在公开的纹理触觉数据库中对振动触觉信号进行预处理；搭建一个基于多源信息输入的纹理触觉重建模型，并进行训练；将纹理图像以及实时的滑动速度和按压力输入到训练好的重建模型内，生成振动触觉信号；设计基于振动加速度的纹理分类模型，并进行训练；将重建模型生成的振动触觉信号输入到分类模型内，预测纹理的类别；搭建多模态虚拟纹理认知系统，用户通过力触觉装置感受与虚拟纹理交互时的振动反馈，并收听由扬声器播报的纹理类别。本发明可帮助视障者独立完成对虚拟纹理的感知和理解，为他们认知虚拟纹理提供了新的途径。
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公开(公告)号：CN110096818B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201910373465.4
申请日：2019-05-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种软组织监督变形算法，包括步骤第一次数据搜索并复制、局部细化网格、第二次数据搜索并修正、网格变形。本发明中的求解状态方程步骤与机器学习相结合，通过构造目标函数，得到最优参数，以带入目标函数的形式代替循环求解，大大减少了计算量，本发明使用的最小二乘法以及梯度下降算法，得到最小化的损失函数和模型参数值，提高了精确度。
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