申请/专利权人：厦门微图软件科技有限公司

申请日：2021-10-13

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN114125416B

主分类号：H04N13/204

分类号：H04N13/204;H04N13/106;H04N13/296;F16M11/04;F16M11/06;G06T7/50;G06T7/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明属于机器视觉技术领域，具体的说是一种基于机器学习与深度学习的三维检测平台软件及装置，所述甲醇的生产方法步骤如下所示：S1：信号触发：通过PLC和机器人得到触发信号或是通过Socket和串口得到触发指令，根据收到不同的触发信号进行不同的流程；本发明所述的一种基于机器学习与深度学习的三维检测平台软件及装置，通过转动转轴带动齿轮旋转，使得与齿轮啮合连接的齿条板沿着T型杆一向上滑动，此时处于安装架和控制箱连接处的卡块在铰接杆的作用下贯穿安装架滑入3D相机侧壁的卡槽内，实现对3D相机的固定，进而便于工作人员快速将3D相机固定在安装架上进行使用，通过弹簧一具有的弹性势能间接作用于卡块，加强了卡块对3D相机的固定效果。

主权项：1.一种基于机器学习与深度学习的三维检测装置，其特征在于，该装置采用基于机器学习与深度学习的三维检测方法，包括以下步骤：S1：信号触发：通过PLC和机器人得到触发信号或是通过Socket和串口得到触发指令，根据收到不同的触发信号进行不同的流程；S2：点云采集：点云采集来自3D相机，或者从文件读取来模拟，采集到的点云图像为深度图的格式，或者使用PLY、PTS、PTX、XYZ的3D格式，对不同格式的点云文件，需要进行一个转换，才能得到系统可识别的点云数据；S3：点云处理：点云处理包含滤波、配准、检测、分割、特征描述与提取、曲面重建和识别，部分较难检测的点云需要引入机器学习以及深度学习的框架；S4：信号反馈：将上述点云处理的结果反馈给指定设备，设备为PLC、机器人，或者向Socket、串口连接的对象反馈结果；其中S2中所述的3D相机（1）外侧设有安装架（2），所述安装架（2）的两侧均固接有控制箱（3），所述控制箱（3）的内腔通过轴承转动连接有转轴（4），所述转轴（4）上套接有齿轮（5），所述齿轮（5）与齿条板（6）啮合连接，所述齿条板（6）的内腔滑动连接有T型杆一（8），所述T型杆一（8）的底端与控制箱（3）的内腔底部固接，所述齿条板（6）的顶部通过铰接杆（9）与卡块（10）铰接，所述卡块（10）的一端贯穿安装架（2）与3D相机（1）侧壁上设有的卡槽（12）相贴合，所述安装架（2）的底部固接有转动件（13），所述转动件（13）的底端通过轴承与安装件（14）转动连接，所述安装件（14）的底部固接有支架（27）；所述齿条板（6）的内腔顶部固接有弹簧一（7），所述弹簧一（7）的底端与T型杆一（8）的顶端固接。

全文数据：

权利要求：

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