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【项目精选】099期:人工智能与电子信息精选科技成果推荐

发布时间:2022-08-16 11:42:47 来源:18新利真人网 作者:18新利娱乐

  由于众多工业企业存在工作环境噪音大、粉尘多、劳动强度大等问题,均不同程度面临着招工难的问题,生产规模很难扩大。同时,由于长时间重复机械工作,容易出现漏检和误检,整体工作效率不高。对于已上线成套设备的企业,其集成度仍较低,自动化程度及性能都亟待提高,很难满足市场的迫切需求。因此,机器换人可有效解决上述问题,而机器视觉是模拟人工操作的关键,综合利用视觉检测、模式识别、优化调度和综合信息管理等技术和方法提高生产自动化水平极为重要。

  项目组已与某科技公司签署合作协议,并联合该大学自动化系与某科技公司建立“视觉定位联合实验室”,与该市自动化学会签署合作协议,联合建立“人工智能-机器视觉联合实验室”。研究视觉对位平台如何实现两个目标物之间的精确对准,视觉系统需要对两个目标物分别进行拍摄,选择Mark点或者目标物的边或角的特征信息。利用视觉对位技术,实现两个目标物物理坐标之间的在X、Y轴和角度坐标的偏差,通过驱动相关运动平台,引导平台运动到贴台位置,实现视觉引导精确对位。

  1、开发了鞋模喷胶系统,采用传送带传送鞋模,利用工业相机采集图像,经图像处理算法检测鞋模边缘,再将处理过的边缘坐标数据传送给控制器,控制器控制喷胶器对鞋模进行喷胶。

  2、开发了自动贴盖机系统,基于传送带传送产品,利用工业相机采集传送带上的产品图像,再通过图像处理算法定位到模板图像在采集图像中的准确位置,从而通过坐标转换将图像中的坐标转换到世界坐标,然后将数据通过串口通信传送给控制系统,控制系统会控制机械手在定位到的位置坐标贴上产品标签或者封盖。

  该科技公司是一家专业从事机器视觉应用领域设备、计算机图像处理系统解决方案研发的高科技现代化企业。公司的机器视觉产品广泛应用于液晶、电子、新能源、金属加工等行业。公司秉承以人为本、合作共赢的管理理念,以技术开发为中心,以客户需求为导向,致力于成为在机器视觉检测、测量、图像识别领域杰出的系统解决方案及设备供应商,拥有11项软件著作权和5项实用新型专利。

  自动导航运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)是装有自动导航装置,能够沿规定的路径行驶,在车体上具有编程和停车选择装置、安全保护装置以及各种物料移载功能的搬运车辆。广泛应用于汽车制造、电子、纺织、食品、烟草、物流仓储等行业和领域。2016年中国AGV市场销售量7350台,市场规模达12.08亿元,同比增长37.7%。2017年中国市场AGV销量有望突破10200台,同比增速超38%。特别是新一代完全柔性的AGV机器人将在各种场景下得到应用,新的AGV增量市场正在酝酿过程中。

  当前AGV主要导航方式为有轨导航(固定路径)和无轨导航(柔性路径)。传统有轨导航AGV主要采用有轨导航方式,虽然简单易行、路径跟踪可靠性好,但灵活性和柔性差;新的激光导航方式,在应用时具有更高的柔性,但目前大多数是采用反射板和三角定位原理进行,其灵活性和柔性受到限制。

  无轨导航AGV不需要任何场地施工、具备自由路径导航和智能避让能力的AGV,越来越受到行业的重视,是重要发展趋势和研究热点。这种无轨的自主导航系统(自由路径规划和决策)具有更高的引导柔性,能够更高效、灵活地完成物料的搬运任务。随着车间物流和生产流程日益复杂多变,对柔性供送、自主规划决策的新一代AGV需求迫切。

  本项目致力于开发面向柔性物料搬运、内部物流的AGV机器人平台,具有效率高,易于操作、使用灵活且安全等特点。项目研究的这种AGV是第三代柔性移动机器人,综合了激光、视觉、惯性定位和自主规划决策技术,是未来的移动解决方案。(智能化工具化),适应于巡检和商城、宾馆、医院等场所的内部配送项目研究全新一代AGV属于自主导航机器人,具备全柔性:无轨导航,不需要场地布设,全软件化,应用更广(内部物流、人机协作等)。具备自主性:自动路径规划、自动避障、自动跟踪、相互协作、自动充电等智能决策。项目研究具有重要的现实意义和市场前景。

  研究团队已经开工研究面向柔性物料搬运和物流配送的新一代AGV机器人,服务于需混合导航与自由路径功能的新兴AGV市场,目前研发的这种AGV是第三代高级移动机器人,综合了激光、视觉、惯性导航和自主规划决策与人机交互技术,是未来的移动解决方案(智能化工具化)。累计完成投资150万元,已和该公司开展省高校产学项合作目(基于视觉与惯性定位的AGV装置研发),设计完成了AGV机器人样机,正进行驱动系统、导航系统、控制系统可靠性与性能指标的测试。

  当前正在的研究工作和目标是,进一步完善AGV基本机型设计,实现激光SLAM、里程/IMU惯性定位、自主路径规划与跟踪;对AGV的RGB-D视觉系统进行开发设计,实现视觉引导与目标识别、跟踪、避让;进行终端控制软件开发,形成产品应用解决方案。

  研究团队开发了一种全柔性自主式AGV机器人,其导航控制系统如下图所示,特点有:

  采用这种模块化的系统平台,搭建激光导航AGV产品,可实现降作成本30%-50%;

  结合视觉/惯性定位和特殊运动机构,支持各种场景下的使用、简易且节省人工成本。

  以AGV半径障碍进行膨胀,建立初始栅格地图;通过风险评估函数对障碍周围节点的风险等级进行评估,获得带有风险区域的安全栅格地图。在安全地图上通过A*算法规划全局路径,在得到的全局路径上提取关键路径点。

  研究了局部环境建模与自适应窗口的实时避障方法,同时还研究了基于复合速度障碍法的分布式运动规划算法,在各种移动服务机器人与AGV搬运机器人相互协调避让的运动规划中等具有很好的应用前景。

  机器人以关键路径点为引导点并不断实时切换、更新引导点,进行路径跟踪与障碍避让的协调统一。

  虚拟扫描与测距匹配法:增量式创建栅格地图,采用虚拟激光雷达扫描与基于测距的快速轮廓匹配。

  LATTICE SLAM方法:综合采用了高斯牛顿迭代法、地图匹配表、概率地图和高低两层地图等策略。

  基于ROS的软件设计,采用NVIDIA的TK1超级计算平台作为主控计算机;

  下位机功能模块设计:处理实时性较高的任务,如里程计/IMU推算定位、安全速4)度控制、超声波/防撞条避碰处理等;

  运动机构及外观设计:两轮差动驱动+两轮随动”的四轮运动机构,比六轮机构具有更好的地面适应性;采用橡胶轮,减震和静音效果好;

  自动充电对接装置设计:通过柔性连杆的弯曲形变来实现充电接口和充电接头的柔顺对接。

  该公司是一家集销售、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。

  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。

  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。

  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,DAlE),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。

  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。

  该公司是一家集销售、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。

  声纹识别是人工智能的核心技术,可广泛应用于司法、社保、银行等领域的身份认证,但还存在跨信道、噪声、短语音等技术瓶颈,需要持续研发改进。

  有超过15年的研究积累,已研发dnni-vector,x-vector等核心算法,达到国际一流水平,应用开发也积累了丰富的经验,在STEW-1、POATi、OLR2017等国内外评测名列前茅。

  课题组研发的文本相关说话人识别系统,已应用到全国10个省市的司法社区矫正平台。课题组与合作企业研发的文本无关声纹采集与辅警系统,应用到该110接处警系统。课题组研发的基于i-vector的大规模声纹检索系统,应用到市场调查电话录音的筛查中,处理语音超过50万条,有效降低人工成本,受到客户的好评。

  该公司是一家成立于2005年的高新技术企业、公安部声纹识别行业标准制定单位,专业从声纹识别、语音技术和人工智能软件的研发和销售。经过13年的发展,该公司已成为国内领先的语音声纹识别技术开发商。该公司被认定为“高新技术企业”和“软件企业”,获得软件著作权6项、授权和受理专利9项、科技鉴定成果1项、制定声纹标准1项。该声纹识别技术及产品已成功应用于司法鉴定、社区矫正、市场调查、公安刑侦、社保养老等领域,其中社区矫正声纹识别系统市场占有率第一。

  随着智能硬件的快速普及,人机交互方式发生了重大变革,迫切需要语音唤醒、近/远场语音识别、语音合成等语音交互关键技术,尤其要解决复杂场景下的识别鲁棒性等问题。

  已开发实现语音唤醒、命令词识别系统、多元麦克风阵列系统、云端“自由说”语音识别系统、基于深度学习的语音合成系统。

  应用开发方面,课题组与某公司合作,研发语音交互关键技术,涉及语音唤醒、声纹识别、语音识别、麦克风阵列,已开发实现语音唤醒、声纹识别和麦阵语音识别系统,应用到智能手机、智能机器人等平台。

  该公司是一家生产销售通信设备的民营通信科技公司,于1987年正式注册成立,是全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案供应商,专注于ICT领域,坚持稳健经营、持续创新、开放合作,在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势,为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务,并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。

  项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。

  课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing,CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。


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