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公开(公告)号：CN106446905B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610589092.0
申请日：2016-07-25
Applicant: 广东省智能制造研究所 , 广东华中科技大学工业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种渗透算法和自适应Canny算法相融合的表面裂纹纹理提取的方法，通过获取表面裂纹图像并进行预处理，分别采用自适应Canny算子和渗透算法对预处理后的表面裂纹图像进行处理，分别得到第一个裂纹图像和第二个裂纹图像，通过小波变换提取第一个裂纹图像的低频分量和高频分量，以及第二个裂纹图像的低频分量和高频分量，将提取到的低频分量进行叠加，获得融合后的低频部分，将提取到的高频分量进行叠加，获得融合后的高频部分；经过小波逆变换得到重构图像，该重构图像即为融合后的裂纹图像。本发明通过以上方法得到更加真实的裂纹图像，用于产品外观质量检测流水线中，有效提高检测效率，节约时间，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN112258511B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202010937118.2
申请日：2020-09-08
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于偏微分方程的患者肺部病变预测方法及系统，其方法包括：对采集到的各个CT二维图像进行三维重构生成三维图像，并从所述三维图像中分割获取各个原始病灶位点的灰度；结合欧拉方程和细胞作用机理，建立用于描述各个模拟病灶位点的病灶浓度的偏微分方程模型；基于有限元方法和后向欧拉法对所述偏微分方程模型进行求解，获取所述各个模拟病灶位点的病灶浓度；结合所述各个原始病灶位点和所述各个模拟病灶位点，基于并行模拟退火法对所述偏微分方程模型进行优化拟合，获取所述偏微分方程模型中所包含的患者参数，以辅助对患者病灶发展的预测。本发明实施例可辅助医生对患者病程发展的预测，满足日益增长的民生医疗需求。
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公开(公告)号：CN108564599B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201810307782.1
申请日：2018-04-08
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种人体运动速度估计方法，包括步骤：获取视频图像中的人体结构框架；序列化N个关节点；计算各关节点速度大小和方向，利用连续帧间权重递增法估计下一帧关节点的运动速度；计算人体躯干重心位置，得到当前人体躯干重心的运动速度并作为人体整体运动速度，利用连续帧间权重递增法估计下一帧人体整体运动速度；将人体结构框架划分为6个部位，每个部位包含至少一个关节点；利用提出的关节点‑轴心节点速度法线距离权重法，计算每个部位中的各个关节点的速度，将同一部位中的所有关节点速度乘以权重系数后进行累加得到该部位的运动速度。本发明能够较为精确的估计人体的运动速度，广泛应用于各个行业领域的人体运动分析。
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公开(公告)号：CN111784638A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010502186.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肺结节假阳性筛除方法及系统，其方法包括：从肺部CT图像数据中获取候选肺结节的坐标位置与最大半径值；根据所述坐标位置和所述最大半径值从所述肺部CT图像数据中提取所述候选肺结节的原始3D图像数据，并对所述原始3D图像数据进行插值处理；获取通过插值得到的候选肺结节3D图像数据所对应的三个平面的样本数据，并将所述三个平面的样本数据进行缩放处理后形成一个训练集；基于所述训练集对卷积神经网络进行训练，并通过训练得到的卷积神经网络模型对所述候选肺结节进行假阳性筛选。本发明实施例可解决现有端对端网络在识别肺结节过程中存在假阳性率高的问题，提高计算机辅助肺结节自动检测的准确率。
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公开(公告)号：CN108052896B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201711314480.9
申请日：2017-12-12
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 基于卷积神经网络与支持向量机的人体行为识别方法，包括步骤：通过摄像头获取包含人的RGB图像；对RGB图像进行特征提取，形成一组卷积特征图；将提卷积特征图输入双分支深度卷积神经网络模型进行处理，获取RGB图像中人的关节点信息以及关节关联信息，通过关节匹配生成人体骨骼序列数据，关节关联信息是指相邻关节间相互关联的信息；对获得的人体骨骼序列数据进行归一化处理；通过多分类支持向量机对人体骨骼序列图进行识别分类。本发明通过人体骨骼信息的提取与处理来识别人体行为，具有良好的鲁棒性及准确率，可基于常规视频监控系统所采集的二维图像数据进行实时行为识别分析，在智能安防、生产安全等领域的应用具有普适性和实用意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111160440A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911349221.9
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的安全帽佩戴检测方法及装置，其中，所述方法包括：获得预设数量以上的工地工人作业图片，对工地工人作业图片进行标注，获得数据集；对数据集中的数据进行预处理，获得6种不同尺寸大小的聚类模板框；基于Yolov3网络搭建用于安全帽佩戴检测的深度学习网络，将训练集中的6种不同尺寸大小的聚类模板框输入所述深度学习网络中进行训练；导入测试集中的6种不同尺寸大小的聚类模板框至训练后的深度学习网络判断是否训练收敛；若收敛，则将待识别图像输入收敛深度学习网络模型中进行安全帽佩戴检测。在本发明实施例中，通过训练收敛的深度学习网络可以实时检测人目标是否佩戴或是否正确佩戴安全帽。
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公开(公告)号：CN110989495A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911349193.0
申请日：2019-12-24
Applicant: 广东省智能制造研究所
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应迭代学习的误差补偿方法及数控控制系统，其方法包括：在输出位置获取数控控制系统下的机床运动轨迹，并与期望轨迹比较得到机床运动误差；基于机床运动误差通过自适应迭代学习方法获取到误差补偿量；基于误差补偿量利用位置环控制器进行参数调整，使得机床能够按照期望运动轨迹运行。实施本发明实施例，对加工过程中出现的误差进行实时的误差补偿，从而提高数控机床的加工精度。
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公开(公告)号：CN106778779A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611136387.9
申请日：2016-12-12
Applicant: 广东省智能制造研究所
CPC classification number: G06K9/342 , G06K9/4604 , G06K9/6201
Abstract: 一种电动注塑机模具检测方法，获取一幅无残留物的矩形标准模具图像作为标准模板图像，去除该标准模板图像的背景区域得到模具区域，将标准模板图像尺寸归一化为L×L大小，将标准模板图像分割为m个大小均为W×W的子模块图像，提取各个子模块图像的特征值；采集开模后的待检测模具图像，提取待检测模具图像的边缘图像，并将其模具区域分割出来；将待检测模具图像尺寸归一化为L×L大小，并且分割为m个大小均为W×W的子图像，提取各个子图像的特征值；将标准模板图像的子模块图像特征值与待检测模具图像的子图像的特征值比较，从而得出待检测模具图像的残留物的情况。本发明快速、准确的检测到模具中的残留物情况，提高检测效率，提高模具加工行业的自动化程度。
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公开(公告)号：CN106446905A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610589092.0
申请日：2016-07-25
Applicant: 广东省自动化研究所 , 广东华中科技大学工业技术研究院
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/40 , G06K9/44 , G06T5/50 , G06T2207/20064 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种渗透算法和自适应Canny算法相融合的表面裂纹纹理提取的方法，通过获取表面裂纹图像并进行预处理，分别采用自适应Canny算子和渗透算法对预处理后的表面裂纹图像进行处理，分别得到第一个裂纹图像和第二个裂纹图像，通过小波变换提取第一个裂纹图像的低频分量和高频分量，以及第二个裂纹图像的低频分量和高频分量，将提取到的低频分量进行叠加，获得融合后的低频部分，将提取到的高频分量进行叠加，获得融合后的高频部分；经过小波逆变换得到重构图像，该重构图像即为融合后的裂纹图像。本发明通过以上方法得到更加真实的裂纹图像，用于产品外观质量检测流水线中，有效提高检测效率，节约时间，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN108846891B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201810536638.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 广东省智能制造研究所
Abstract: 一种基于三维骨架检测的人机安全协作方法，包括步骤：获取操作者与机器协作的左图像和右图像，进行立体匹配，得到场景重构后的三维几何信息，然后进行人体骨架检测，对左图像和右图像进行一致性检验，将检验后的左图像和右图像与三维几何信息进行坐标映射，得到人体骨架三维坐标，通过世界坐标系下机器末端与三维骨架包围盒模型的相对位姿关系，计算得到人机碰撞检测的安全阈值，再计算人体三维骨架包围盒模型与机器末端之间的欧式距离，通过欧式距离与安全阈值的大小关系判断人机协作的安全性。本发明实现操作者与机器协作下的实时碰撞安全检测，提高生产效率及操作者的人身安全。
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