段旭洋
- 作品数：7 被引量：14H指数：1
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防基础科研计划国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学更多>>
- 基于嵌套粒子群算法的平面机构尺度综合与构型优选被引量：11
- 2013年
- 将粒子群算法应用于平面机构尺度综合与构型优选的研究。以轨迹生成问题为研究案例,提出一种嵌套粒子群算法,利用粒子总群进行机构尺度参数的搜索,利用粒子子群进行机架位姿参数的搜索,利用不同构型粒子群优化目标函数的对比,建立机构的尺度综合与构型优选模型。通过平面四杆机构的尺度综合实例和平面多杆机构的构型优选实例,验证该方法的有效性与通用性。该方法的主要优点:对同一优化目标能够产生多组不同的优化解,从而给设计者提供更大的选择空间;应用同一算法能够同时解决平面机构的尺度综合、机架位姿优化和构型优选问题。
- 段旭洋王皓赵勇陈根良
- 关键词：参数优化粒子群算法
- 基于虚拟模型的互动装配目标识别方法被引量：1
- 2022年
- 零件装配是产品制造过程中的关键步骤,在装配环节中,依靠互动装配中的人工智能目标识别功能,能够有效提高装配效率,减少学习成本。针对在目标识别环节中的互动装配数据集采集难度高、成本大,大量图像标注费时费力且缺乏标注标准的问题,提出了一种基于虚拟模型数据集的目标识别方法。通过基于物理渲染的图像以及在虚拟环境中能够自由调节光照与环境的特点,采集得到丰富的数据集样本;通过旋转变换,视角变换与投影变换实现从虚拟模型的三维坐标转换为数据集二维坐标,实现数据集的自动标注功能;通过与使用传统方法采集得到的真实数据集进行对比,验证了虚拟模型在目标识别上的可靠性。
- 施哲源谷达京段旭洋王皓
- 关键词：目标检测
- 对称并联机构构型优选及尺度综合的自动化方法
- 对称并联机构具有各向同性、高承载、高刚度等优点,他们广泛应用于航空薄壁构件的加工中。所在实验室设计了基于并联机构的大型铣削装备,但其核心Exechon和Tricept机构均为国外专有,如何开发一套具有自主产权的新机构,是...
- 段旭洋
- 关键词：并联机构
- 文献传递
- 二自由度调姿机构
- 本发明涉及一种二自由度调姿机构，包括基座、第一移动组件、第二移动组件、球铰组件和动平台；基座具有相互垂直的三个平面；第一移动组件安装在基座的一个平面上；第二移动组件安装在基座的另一个平面上；第一移动组件和第二移动组件的运...
- 梁振鹍陈根良王皓段旭洋吴海宇
- 基于深度学习的大空间多视角物料追踪系统被引量：1
- 2022年
- 针对现有的室内物料追踪定位技术(UWB、RFID、蓝牙、WIFI等)无法摆脱必须携带电子信号标签的限制的问题,提出了一种基于深度学习的大空间多视角物料追踪方法。为了解决传统目标检测难以检测小目标的问题,基于Yolov3和图像滑窗分割结合的检测算法实现了大分辨率图像中小目标的稳定检测。针对监控相机视场过大难以标定的问题,通过一种内外参分离标定的方法,首先标定相机内参,然后将相机外参标定问题转化为PnP问题并使用DLT算法进行求解。最后进行了多视角的匹配,解决了单一视角容易被遮挡的问题,进一步提升了检测的准确性。最后搭建了大空间多视角物料追踪系统并进行了实验,实验结果表明,该系统平均定位精度能达到10 cm,单副图片平均检测时间55 ms,准确率均值mAP达到87.68%,可以有效实现大空间内的物料定位追踪。
- 何天豪段旭洋王皓
- 关键词：大空间
- 一种基于轮廓特征匹配的零件位姿估计方法
- 2023年
- 针对现有位姿估计算法在工业零件散乱堆叠场景下精度差、效率低的问题,提出了一种采用轮廓特征匹配的三维目标位姿估计方法。利用场景点云数据生成场景深度图像,采用Sobel滤波器提取图像边缘并得到场景点云轮廓;提出基于主方向一致性的轮廓点云聚类方法,对不同边缘的轮廓点云聚类并提取直线轮廓特征,建立用于进行轮廓特征匹配的统一特征描述子;通过哈希表存储的方式建立模型特征描述表,降低特征匹配时间,并通过霍夫投票得到多个候选位姿;使用位姿聚类的方式对候选位姿进行评价和筛选从而得到最终的位姿结果。采用工业目标识别数据集ITODD和自采数据进行目标6D位姿估计实验,实验结果表明提出的位姿估计方法相比于原始点对特征匹配算法识别速度更快,准确率更高,算法单个场景平均识别速度3.78 s,平均识别准确率76%。
- 孙长江段旭洋王皓王皓徐鹏
- 关键词：位姿估计
- 视觉导引装配场景动态手势识别方法
- 2023年
- 零件装配是产品制造过程中的关键步骤,在装配环节中,依靠机器视觉与人工智能算法进行监督,能够有效提高装配准确率,及时识别装配错误或缺漏,降低检验及错装、漏装处理成本。针对部分视觉导引装配场景涉及拆卸、重新组装及零部件体积较小、非固定相对位置的情形,以及现有依赖物料与装配体的识别方法视线易受遮挡、可识别装配步骤有限的问题,提出了基于手部特征点空间位姿信息的动态手势数据集构建方法及结合手部特征点空间域与时序信息的动态手势识别方法。通过进一步处理基于二维视觉采集识别的手部关键点,提取特定装配动作的手部空间位姿信息与手势时序信息,并利用改进的循环神经网络、卷积神经网络等算法模型进行识别。通过对不同识别方法在不同动态手势数据集上的训练结果进行对比,验证了该场景下特定数据采集方式与算法模型组合在装配动作智能识别上的有效性。
- 梁钊铭段旭洋王皓
- 关键词：机器视觉动态手势识别目标检测
