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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京科技大學(xué)申請的專利一種用于風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114373069B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111665676.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/22；該發(fā)明授權(quán)一種用于風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位方法及裝置是由張勇軍;王兆輝;肖雄;李小占;李駿;張飛;郝春輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位方法及裝置，該方法包括：按照預(yù)設(shè)間隔均勻拍攝風(fēng)電葉片各涂膠路徑上各涂膠位置的圖像，得到涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像，以此構(gòu)建涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫；其中，在涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中，每一關(guān)鍵幀圖像分別綁定有風(fēng)電葉片的對應(yīng)涂膠區(qū)域的位置信息；在涂膠過程中，實(shí)時(shí)采集當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像；將采集到的當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像與所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像分別進(jìn)行匹配，將匹配成功的關(guān)鍵幀圖像所對應(yīng)的位置信息作為當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像所對應(yīng)的位置信息，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位。本發(fā)明可有效實(shí)現(xiàn)涂膠過程的精確定位。

本發(fā)明授權(quán)一種用于風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位方法，其特征在于，包括：按照預(yù)設(shè)間隔均勻拍攝風(fēng)電葉片各涂膠路徑上各涂膠位置的圖像，得到涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像，以此構(gòu)建涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫；其中，在所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中，每一關(guān)鍵幀圖像分別綁定有風(fēng)電葉片的對應(yīng)涂膠區(qū)域的位置信息，所述位置信息為當(dāng)前關(guān)鍵幀圖像中的涂膠區(qū)域與涂膠設(shè)備間的相對位置；在涂膠過程中，實(shí)時(shí)采集當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像；將采集到的當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像與所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像分別進(jìn)行匹配，將匹配成功的關(guān)鍵幀圖像所對應(yīng)的位置信息作為當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像所對應(yīng)的位置信息，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電葉片涂膠過程的視覺定位；在構(gòu)建出涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫后，所述方法還包括：對所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的各關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行特征提取并進(jìn)行特征整合，根據(jù)特征整合得到的特征簇構(gòu)造一張?zhí)摂M圖像，并形成視覺單詞詞典；基于所述視覺單詞詞典，用詞典向量表征所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像，得到所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的各關(guān)鍵幀圖像的詞典向量；相應(yīng)地，所述將采集到的當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像與所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像分別進(jìn)行匹配，包括：對當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像進(jìn)行特征提取，并將提取到的特征點(diǎn)與所述虛擬圖像的特征簇進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果得到當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像的詞典向量；計(jì)算當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像的詞典向量與所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像的詞典向量之間的相似度，并判定相似度最高且相似度大于預(yù)設(shè)閾值的關(guān)鍵幀圖像與當(dāng)前涂膠區(qū)域圖像匹配成功；對所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的各關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行特征提取并進(jìn)行特征整合，根據(jù)特征整合得到的特征簇構(gòu)造一張?zhí)摂M圖像并形成視覺單詞詞典，包括：對所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像分別進(jìn)行特征提取及特征描述，得到所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的所有關(guān)鍵幀圖像的所有特征點(diǎn)；將提取到的所有特征點(diǎn)進(jìn)行整合，合并相近的特征點(diǎn)，得到K個(gè)特征簇，將所得到的K個(gè)特征簇作為K個(gè)視覺基礎(chǔ)單詞，組成視覺單詞詞典；引入虛擬圖像，所述虛擬圖像包括K個(gè)特征簇，由得到的K個(gè)視覺基礎(chǔ)單詞作為所述虛擬圖像的K個(gè)特征簇的描述；基于所述視覺單詞詞典，用詞典向量表征所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的每一關(guān)鍵幀圖像，得到涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的各關(guān)鍵幀圖像的詞典向量，包括：計(jì)算每一視覺基礎(chǔ)單詞的權(quán)重，生成單詞權(quán)重向量W＝[w1,w2,…,wK]；wi＝log10Ni其中，wi表示第i個(gè)視覺基礎(chǔ)單詞di的權(quán)重，i＝1,2,…,K；N表示所述涂膠路徑關(guān)鍵幀圖像庫中的關(guān)鍵幀圖像的數(shù)量，ni表示含有di的關(guān)鍵幀圖像數(shù)量；統(tǒng)計(jì)各關(guān)鍵幀圖像中各視覺基礎(chǔ)單詞出現(xiàn)的次數(shù)，并分別乘以對應(yīng)視覺基礎(chǔ)單詞的權(quán)重，生成每一關(guān)鍵幀圖像對應(yīng)的K維詞典向量V＝[v1,v2,…,vK]；vi＝ki*wi其中，ki表示第i個(gè)視覺基礎(chǔ)單詞di在當(dāng)前關(guān)鍵幀圖像中出現(xiàn)的次數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京科技大學(xué)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。