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基于机器视觉的材料与结构损伤智能化检测技术
高速公路、城市高架等桥梁、地铁隧道、大坝、房屋建筑等混凝土结构或钢结构在施工或长期运营期间会出现裂纹或其他缺陷,进而带来很大的安全隐患。针对此情况,提出了混凝土、钢结构表观损伤远程非接触测量理论,研发出结构表观损伤的非接触检测仪与分布式监测系统。已经在国内外数十座桥梁、隧道与建筑上得到应用。
南京工业大学 2021-01-12
大象机器人—mycobot协作机械臂—智能仓储套装—教学/视觉
联系我们:深圳市大象机器人科技有限公司 官网:https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店:https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话:+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址:深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505
深圳市大象机器人科技有限公司 2021-12-10
视觉传导瞳孔对光反射电动模型XM-D003
XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型   XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型是为了适应医学院,中等医护职业学校、医院临床教学的需要而研制的,显示正常瞳孔对光反射、视神经、视交叉及动眼神经损伤的神经兴奋传导路径,附以灯光演示的技术要求来进行设计和制作。 一、显示内容: ■ 视觉传导通路 ■ 瞳孔对光反射通路 ■ 视神经损伤通路 ■ 视束损伤通路 ■ 视交叉损伤通路 ■ 视交叉外侧损伤通路 ■ 视神经损伤瞳孔对光反射通路 ■ 动眼神经损伤瞳孔对光反射通路 二、技术参数: ■ 尺寸:51×23×86cm ■ 材质:PVC材料+木框 三、标准配置: ■ XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型
XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型   XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型是为了适应医学院,中等医护职业学校、医院临床教学的需要而研制的,显示正常瞳孔对光反射、视神经、视交叉及动眼神经损伤的神经兴奋传导路径,附以灯光演示的技术要求来进行设计和制作。 一、显示内容: ■ 视觉传导通路 ■ 瞳孔对光反射通路 ■ 视神经损伤通路 ■ 视束损伤通路 ■ 视交叉损伤通路 ■ 视交叉外侧损伤通路 ■ 视神经损伤瞳孔对光反射通路 ■ 动眼神经损伤瞳孔对光反射通路 二、技术参数: ■ 尺寸:51×23×86cm ■ 材质:PVC材料+木框 三、标准配置: ■ XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型:1台 ■ 电源线:1根 ■ 说明书:1册 ■ 保修卡合格证:1张
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
非损伤微测系统
       由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品- SRMT1208非损伤微测系统(植物吸收监测仪、NMT活体生理检测仪)具备测量多种关键元素的能力,如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面,可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素,同时涵盖离子通量(flux)、离子浓度、分子通量(flux)、分子浓度及膜电位等多项检测项目。   金歌NMT功能特色:   (1)检测种类多;   (2)实时输出时间-flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全;   (3)提供个性化定制,免费升级测试软件。   可检测种类:   (1)大量营养元素:N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+   (2)中微量元素:Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+   (3)胁迫:Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-   (4)其它:Li+、NO2-   (5)分子:O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等   测试样品:   根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品   测试项目:   (1)离子通量SRIET   (2)分子通量SRPT   (3)离子浓度aIon   (4)pH   (5)分子浓度aMol   (6)膜电位Potential   主要应用:   植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究     附:非损伤微测技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT)        非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字,其全称是非损伤微电极测试技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT),能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量(flux),可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。        离子/分子通量测试技术(非损伤微测技术)经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。         1.方法学建立         1974年,美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极(Vibrating Probe:VP)概念,采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流,为离子/分子通量(flux)测试奠定了方法学的基础。         2.原型机         1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量(flux)测试系统,在早期的文献中写做 SRIS系统。         3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟         1994年,伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司,联合推出商业机 SIET通量测试系统,标志着离子/分子通量(flux)测试技术仪器的成熟。          4.SIET系统被引进国内          SIET通量测试系统被引进国内后,我国学者从2009年开始在离子/分子通量(flux)测试领域发表文章,当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。(文献:Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species)          5.国产化           金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术(NMT)领域,为在国内推广的通量flux测试系统(非损伤微测系统)研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类,成功摆脱了对国外的依赖。           在科技竞争白热化的今天,核心技术自主可控是企业可持续发展的底线和基石。2022年金歌公司成立以来,始终如一坚持创新发展理念,聚焦关键技术攻关,打破原装进口核心部件-国内组装的模式,推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日,北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉,金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。          凭借扎实的科技实力,金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术(即‌非损伤微测技术NMT)诞生三十多年以来已发表成果,我们建立了丰富的NMT大数据库,实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化,进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。          金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全。用户购买仪器后,金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加,金歌仪器将及时告知用户,郑重承诺免费为用户做测试软件升级。          金歌仪器将永远以客户需求为导向,精益求精,不断推出创新性产品和个性化解决方案,为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。    
山东金歌科学仪器有限公司 2026-04-23
一种面向视觉监控的自动导航巡逻机器人
随着社会经济的发展,医院、车站、机场等大型场所的规模和数量不断扩大,其保安巡逻 自动化需求将日趋迫切。目前依赖于人力巡逻或CCD定位监控已不能满足夜间保安的要求, 采用保安巡逻机器人实行定时、定点监控巡逻与不间断流动巡逻结合将是目前最佳的解决方 案。 为了实现保安巡逻的各项功能,使系统在总体性能上满足实时性、可靠性和方便性的要 求。远程操作计算机远离移动机器人的工作现场,操作者通过这台计算机实现对机器人的远程 操作控制,其实现的功能有:网络通信、视频的解压缩和显示、非视觉传感器信息的可视化显 示、移动机器人工作状态的显示和接收操作者通过控制设备对移动机器人下达的控制命令。 移动机器人平台由移动机器人信息处理及操作系统、道路识别系统、视频采集系统、非视 觉传感器信息采集系统和伺服驱动系统组成,其中移动机器人上位机系统实现的功能有:网络 通信、视频信息压缩、视频信息识别、非视觉传感器信息的处理、移动机器人的运动规划和运 动控制。本项目创新点如下: (1) 基于区域矢量化道路识别 对车道线进行区域矢量化,并对获取的车道线进行数学分析及建模,用以后续的自动导航 控制。 (2) 基于多信息融合的自动导航 本巡逻机器人自动导航系统采用多信息融合,结合视觉信息和GPS定位。视觉信息用来识 别车道线进行导航,而GPS可以提供必要的导航信息,对视觉信息的不足进行补充。 (3) 巡逻机器人组网及远程控制 巡逻机器人控制系统接入无线网络,可以通过控制端PC对机器人发送指令,使其按所发 送的指令自动到达指定站点。机器人之间应该也能够互相通信,这样才能够及时的避免冲撞以 及交换信息。
华东理工大学 2021-04-11
面向智能交通的计算机视觉产业化关键技术
智能交通是关键在于两方面:智能道路与智能车辆。前者主要目的在于规范 交通秩序,提升道路的通行能力;后者的使命是通过发展通过驾驶辅助系统,最 终实现车辆的无人驾驶。 针对智能道路,团队研发了电子警察。通过装配在城市交通路口的智能一体 相机,电子警察自动抓拍车辆闯红灯和变道等违章行为,通过治理违章规范驾驶 行为。其核心技术在于基于计算机视觉的嵌入式车辆运动分析系统。团队与智能 相机厂商合作,开发了基于达芬奇(DaVinci)平台的嵌入式电子警察产品,并 已成功上市销售数百套。 针对智能车辆,团队研发了交通标识自动识别系统。通过车载视觉智能分析 系统,提前主动定位并识别交通标识,规避违章驾驶。团队与国内领先的无人车 研发机构合作,已参加数届中国智能车未来挑战赛(IVFC),获得了交通标识识 别第一名及总成绩第三名的成绩,并得到了中央电视台等机构的好评。
重庆大学 2021-04-11
机械臂无模型视觉反馈控制及其自适应操作应用研究
一、项目简介 随着科技进步和社会需求的发展,机器人手/臂除了工业生产,也越来越多用于服务人类的其它各个领域,这必然会使机器人承担比工业中更加多样的操作任务,面临更加多变的工作环境。因此,国内外对非结构自然环境下、具备自主操作能力的机器人的研究十分重视。当前,具备视觉感知能力的机器人已被公认为机器人发展的主流趋势,将视觉与机器人操作相融合,是对人类行为的模拟,由此产生的视觉伺服控制方法为机器人自主操作能力的实现带来了新的思路,代表了机器人的先进控制技术,也是促进机器人智能化发展的一个重要驱动。可以预见,未来的视觉系统将会成为机器人名副其实的眼睛,视觉伺服技术在机器人自主操作中将具有不可替代的作用。 视觉伺服利用视觉传感器提供的环境信息对机器人运动进行实时反馈控制,涉及机器人机械几何设计、运动学和动力学、自动控制理论、计算机视觉图像处理和摄像机标定等,是智能机器人领域中具有重要理论意义的研究课题之一。迄今为止,机器人手/臂的视觉伺服方法在太空遥操作、机器人手术、水果采摘、工业装配、焊接、抓取以及微操作等方面得到越来越多的应用。然而,现阶段可实际应用的方案主要面向特定的标定环境、模型参数已知,机器人操作是编码定式的,不具备模型未知条件下的自主操作能力,特别是当面向未来的刚-柔-软体共融机器人时,其柔型结构造成的运动模型及参数的变化与不确定性,必然使现有确定模型的研究方法失效。因此,无模型(目标几何模型,手眼标定模型,机器人运动模型)、非结构环境下的自适应操作对机器人提出了新挑战,是机器人手臂(尤其柔型手臂)视觉伺服控制研究的难点与前沿问题,不断深入对非结构环境下、无模型的机器人手/臂视觉伺服控制的研究具有重要的理论和现实意义。 在非结构自然环境下使机器人像人一样协调自适应操作是当今机器人研究领域的一项尚未实现但又令人感兴趣的研究工作。从理论上看,非结构自然环境下实现机器人柔性操作,就当前研究依靠单一的控制器设计是困难的。因此,本项目借鉴人的手眼协调操作是自适应学习过程,涉及智能进化和行为优化,将随机动态规划理论,结合约束规则与最优化控制,探索一种变参手眼关系,实现机器人在非结构自然环境下的自适应操作。 二、前期研究基础 研究团队一直致力于机器人视觉反馈控制的研究。在基础理论研究上,针对无标定视觉伺服控制方案与设计,均提出了一些新型方法,有扎实的理论基础和知识积累,并不断跟踪和深入在无模型视觉伺服控制的方面研究和前沿问题。目前,已经着手在无模型视觉伺服的可靠性、稳定性控制方面做了充分的探索工作:针对机器人无标定全局稳定操作问题,研究了一种鲁棒卡尔曼滤波(RKF)合作Elman神经网络(ENN)的全局稳定视觉伺服控制方法;提出了一种基于网络辅助尔曼滤波状态估计的无标定视觉伺服方法,提高伺服系统的鲁棒性。同时,立足机器人发展前沿,建立了多模特征深度学习抓取系统,在无结构环境下实现了机器人智能抓取与定位。 已发表的与项目相关的主要论文有: [1] 仲训杲,徐敏,仲训昱,彭侠夫.基于多模特征深度学习的机器人抓取判别方法.自动化学报,2016,7(42), pp:1022-1029. (EI) [2] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robots Visual Servo Control with Features Constraint Employing Kalman-Neural-Network Filtering Scheme. Neurocomputing, 2015, 151(3), pp:268-277 (SCI)  [3] Xungao Zhong, Xunyu Zhong and Xiafu Peng. Robust Kalman FilteringCooperated Elman Neural Network Learning forVision-Sensing-Based RoboticManipulation with Global Stability. Sensors, 2013, 10(13), pp:13464-13486. (SCI) [4] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhongand Lixiong Lin. Dynamic Jacobian Identification Based on State-Space for Robot Manipulation. Applied Mechanics andMaterials, vols. 475-476 (2014)pp: 675-679.(EI) [5] Xungao Zhong, Xiafu Peng, Xunyu Zhong and Xueren Dong. Multi-Channel with RBF Neural Network Aggregation Based on Disparity Space for Color Image Stereo Matching. IEEE 5th International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 10(2012) PP:620-625. (EI) [6]XUNGAO ZHONG, XIAFU PENG, XUNYU ZHONG. NEURAL-BAYESIAN FILTERING BASED ON MONTE CARLO RESAMPLING FOR VISUAL ROBUST TRACKING. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2013, 2(50), pp: 490-496. [7] Xungao Zhong, Xiafu Peng and Xunyu Zhong. Severe-Dynamic Tracking Problems Based on Lower Particles Resampling. TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering. 2014, 12(6), pp:4731-4739. [8] Xunyu Zhong, Xungao Zhong and Xiafu Peng. Velocity-Change-Space-based Dynamic Motion Planning for Mobile Robots Navigation. Neurocomputing. 2014, 143(11), pp:153-163. (SCI) [9] Xunyu Zhong, Xungao Zhong, Xiafu Peng. VCS-based motion planning for distributed mobile robots: collision avoidance and formation. Soft Computing,2016,5(20), pp: 1897-1908. (SCI) [10] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于雅可比预测的机器人无模型视觉伺服定位控制, 控制与决策, 已在线发表, 2018. [11] 仲训杲,徐敏, 仲训昱, 彭侠夫. 基于图像的机器人非标定视觉反馈控制全局定位方法, 厦门大学学报(自然科学版), 已录用, 2018. 三、应用技术成果 (一)基于多模特征深度学习的机器人抓取判别 研究了多模特征深度学习及其在机器人智能抓取判别中的应用,该方法针对智能机器人抓取判别问题, 研究多模特征深度学习与融合方法. 该方法将测试特征分布偏离训练特征视为一类噪化, 引入带稀疏约束的降噪自动编码 (Denoising auto-encoding, DAE), 实现网络权值学习; 并以叠层融合策略, 获取初始多模特征的深层抽象表达, 两种手段相结合旨在提高深度网络的鲁棒性和抓取判别精确性. 实验采用深度摄像机与 6 自由度工业机器人组建测试平台, 对不同类别目标进行在线对比实验. 结果表明, 设计的多模特征深度学习依据人的抓取习惯, 实现最优抓取判别, 并且机器人成功实施抓取定位, 研究方法对新目标具备良好的抓取判别能力. (二)无标定视觉伺服解决方案及其机器人操作应用 研究了无标定视觉伺服方法及其在机械臂任务操作中的应用。首先提出视觉伺服目标:假设机器人或者摄像节的模型参数未知或者部分未知,视觉伺服的目标是使用摄像节作为传感器,引导机械臂运动,使当前图像特征收敛到期望图像特征,从而完成定位或者跟踪的任务。 手眼协调关系描述。关节图像雅克比矩阵定量描述了机械臂关节变化引起图像特征变化,它是关节-图像映射的局部线性化矩阵。 建立图像雅克比的在线估计器。将关节图像雅克比矩阵的每一个元素作为辅助系统的状态,建立辅助系统的状态方程;摄像机提取到的图像特征作为测量值,建立辅助系统的观测方程。根据Kalman滤波器理论,我们设计了对关节图像雅克比的在线实时估计算法。 构建基于图像矩的目标函数。为了避免传统的基于点特征的缺陷,例如点特征的标记、提取与匹配过程复杂且通用性较差问题。构建基于图像矩的图像特征向量完成视觉伺服任务,来提高视觉伺服系统的稳定性和可靠性。 四、合作企业 厦门万久科技股份有限公司是一家集销售、软件研发、技术服务、加工技术整合为一体的高新技术企业。目前公司的经营范围涉及CNC软件开发及数控系统销售、CNC控制零件销售及专业维修;工艺优化、机台升级与技术改造、工程配电与软件优化、专用机控制系统开发、多轴机的设计与开发、机台精度检测与校正优化服务等。公司是国际知名生产制造企业——富士康的产品供应商和技术服务商。    
厦门大学 2021-04-11
一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
现代高速计算机的计算能力已达到惊人的程度,但计算机视觉系统却无法指导诸如过马路之类对  人来说非常简单的视觉任务。本成果模拟人眼选择性关注视觉场景中显著变化区域的模式,提出一种  图像中不同区域视觉显著程度的检测方法,从而达到提高计算机图像分析效率的目的。
北京工业大学 2021-04-13
一种图像中不同区域视觉显著程度的检测方法
北京工业大学 2021-04-14
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