一种基于AR眼镜的产品配件检测定位引导组装方法及系统

    公开(公告)号:CN114299260A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111584269.5

    申请日:2021-12-22

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于AR眼镜的产品配件检测定位引导组装方法及系统,包括以下步骤:获得安装基座的位置数据;获取安装基座的深度图像数据流和视频数据流;将深度图像数据流转换为点云数据;将视频数据流传输至台式机服务端;接收台式机服务端发送的与安装基座相匹配的配件的识别数据;将配件的识别数据与点云数据进行比对,并得到配件的三维坐标数据;识别配件上的二维码,并得到配件的序号;配件的模拟模型与安装基座的模拟模型之间建立模拟引导线。本申请实现了采用三维点云的目标识别,并结合二维码识别辅助,能够快速定位目标配件的三维空间位置,得到较为精确的三维坐标,将物件与物件之间能够进行虚拟模型引导,以便于快速安装。

    一种基于Hololens线缆检测识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114120186A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111365249.9

    申请日:2021-11-17

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 陈建峰 牛子寒

    Abstract: 本发明涉及线缆检测识别技术领域,具体公开了一种基于Hololens线缆检测识别方法,包括定位当前场景中插孔的空间位置;识别当前场景中线缆类别;模拟出与插孔相匹配的线缆指引标志;跟踪并更新线缆的移动;其中,跟踪并更新线缆的移动包括:将当前场景中的当前帧图片输送至服务端;利用服务端中的线缆检测网络中进行线缆和插孔的目标检测,当前帧图片由Hololens眼睛端获取。本申请解决了现有技术中因线缆的实际现场环境和工业条件较差,会造成识别度较低的技术问题,实现了能够利用服务端的线缆检测网络对线缆和插座实现目标检测,实现了实时跟踪线缆的移动,能够很好的提高线缆的识别精度以及线缆的实时定位问题。

    一种基于改进Mask R-CNN草莓叶面积的智能视觉检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115050020A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210468407.1

    申请日:2022-04-29

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于改进Mask R‑CNN草莓叶面积的智能视觉检测方法,包括以下步骤:获取带有参照物的草莓叶片照片数据;对照片数据进行预处理,得到输入图像数据;使用改进型Mask R‑CNN网络框架对输入图像数据进行特征提取,得的特征图像数据,改进型Mask R‑CNN网络框架中利用Swintransformer作为主干网络;将特征图像数据输入识别模型中,识别模型由改进型Mask R‑CNN网络框架进行模型训练得到;利用识别模型统计草莓叶片和参照物的像素;根据草莓叶片和参照物的像素面积比计算出草莓叶片的面积。本申请解决了现有技术中叶片面积测量方式比较繁琐、费时费工、对植株破坏性较大等技术问题,实现了采用改进Mask R‑CNN算法在对物体进行实例分割时具有叶片测量精度高,响应速度快的效果。

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