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基于点云处理的仿人机器人楼梯障碍物识别与剔除方法
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作者 于乃功 谢秋生 李洪政 《工程科学学报》 EI 北大核心 2025年第2期339-350,共12页
环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人... 环境感知对于仿人机器人自主导航和运动规划具有重要研究意义,是实现仿人机器人在复杂环境中进行自主移动进而完成特定任务的基础.在特殊的楼梯场景中仿人机器人环境感知过程面临诸多挑战,楼梯障碍物会破坏阶梯平面特征,导致仿人机器人获取不准确的楼梯参数而出现踏空、摔跤等问题.本文结合区域生长和平面构造方法识别和剔除楼梯障碍物点云,基于剔除障碍物后的楼梯进行三维参数估计.首先利用相邻点的投影之和最小原理准确完成对楼梯水平面的提取;其次根据区域生长算法判定楼梯障碍物聚类情况,构造平面并分析平面内点数以完成对障碍物点云的快速识别与剔除工作;最后对有障碍物楼梯与剔除障碍物楼梯进行楼梯三维感知实验.实验结果表明,本文剔除楼梯障碍物的平均精度为92.43%,且剔除后的楼梯参数感知误差仅为有障碍物时的0.5倍.总体表明所提算法能提高机器人在复杂楼梯环境中的楼梯参数估计精度,能够有效提高仿人机器人在复杂楼梯环境下的感知能力. 展开更多
关键词 仿人机器人 复杂环境感知 楼梯 区域生长 参数估计
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基于Depth-YOLO的半导体键合引线缺陷检测算法
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作者 于乃功 李奥 杨弈 《工程科学学报》 北大核心 2025年第11期2281-2295,共15页
引线键合作为集成电路封装环节的关键步骤,其作用是将不同元器件和芯片相互连接,确保电路的正常工作,其质量检测关乎产品良率.针对现有键合引线缺陷检测方法检测精度和检测效率较低的问题,本文提出一种新的缺陷检测模型:Depth-YOLO.首先... 引线键合作为集成电路封装环节的关键步骤,其作用是将不同元器件和芯片相互连接,确保电路的正常工作,其质量检测关乎产品良率.针对现有键合引线缺陷检测方法检测精度和检测效率较低的问题,本文提出一种新的缺陷检测模型:Depth-YOLO.首先,该模型重建了YOLOv8模型的输入端,使模型能够处理输入图像的深度信息.其次,提出一种输入特征增强模块,增强模型对引线深度信息和纹理特征的提取能力.随后,用C2f_Faster模块替换原YOLOv8主干网络的C2f模块,降低模型参数量,减少计算冗余.接着,提出一种融合注意力机制(MDFA),增强模型对密集复杂不规则缺陷的特征提取能力,提升检测精度.最后,用WIoU代替原YOLOv8的损失函数CIoU,提高模型对目标检测框的判断准确性,加快收敛速度.针对目前相关研究领域没有键合引线公开数据集的问题,自制键合引线深度图像数据集DepthBondingWire.在自制数据集的实验结果表明,Depth-YOLO模型相比于原YOLOv8模型mAP@0.5提升了7.2个百分点,达到了98.6%.与其他主流目标检测模型相比具有较高的检测精度.本文提出的方法可有效实现半导体键合引线高精度自动化检测,并可以辐射到集成电路其他关键工艺的缺陷检测. 展开更多
关键词 键合引线 缺陷检测 YOLOv8 深度图像 注意力机制
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基于亚特兰大世界和语义信息的室内SLAM方法
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作者 于乃功 程启明 +2 位作者 闫金涵 付一凡 谢秋生 《工程科学学报》 北大核心 2025年第10期2079-2089,共11页
基于点特征的视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在室内弱纹理环境下存在定位精度差的问题,为此,提出了一种基于语义信息和亚特兰大约束的点线面多重特征视觉SLAM方法.首先,利用基于注意力机制改进的YOLOv8语义分割方法提取准确的平面特... 基于点特征的视觉同步定位与地图构建(SLAM)算法在室内弱纹理环境下存在定位精度差的问题,为此,提出了一种基于语义信息和亚特兰大约束的点线面多重特征视觉SLAM方法.首先,利用基于注意力机制改进的YOLOv8语义分割方法提取准确的平面特征.然后,通过地面语义信息完成对亚特兰大坐标系的检测,以避免其他正交坐标系的影响.最后,通过坐标系状态标记规则选择准确的坐标系并完成无漂移旋转估计.实验结果显示,改进后的语义分割网络在平面分割mAP值上相较YOLOv8提高了10.9%,SLAM系统的平均绝对轨迹误差比曼哈顿SLAM减少了29.3%.总体表明,融合语义信息后的亚特兰大SLAM系统可以减少室内弱纹理环境下的累积误差影响,有效提高SLAM系统在室内环境下的定位精度. 展开更多
关键词 点线面特征 亚特兰大约束 语义平面检测 坐标系状态标记 无漂移的旋转估计
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基于脉冲神经网络的无地标校准的头朝向细胞模型
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作者 于乃功 黄敬森 +1 位作者 林可 张志雯 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第5期970-976,共7页
在动物导航中,头朝向由大脑内嗅—海马结构内头朝向细胞编码。即便在黑暗或陌生环境中,动物也能通过整合自运动信息粗略估计头朝向,但这种方法随时间推移误差累积,会影响导航精度。传统解决策略依赖视觉信息修正头朝向,然而视觉场景仅... 在动物导航中,头朝向由大脑内嗅—海马结构内头朝向细胞编码。即便在黑暗或陌生环境中,动物也能通过整合自运动信息粗略估计头朝向,但这种方法随时间推移误差累积,会影响导航精度。传统解决策略依赖视觉信息修正头朝向,然而视觉场景仅能与自运动信息结合提供不完全准确的估计。本文提出一种创新校准机制,利用头朝向细胞的历史放电率动态调整视觉场景与头朝向之间的关联,无需依赖特定地标。同时,提出通过调节自运动信息输入强度来改变头朝向细胞活动包移动速度的方法,以精确校正误差。实验显示,该方法有效减少了自运动信息引起的累积误差,显著提升了导航系统的准确性与鲁棒性。本研究为基于生物神经机制的机器人导航系统提供了新思路,展示了神经机制在实现高效、可靠自主导航方面的潜力。 展开更多
关键词 头朝向细胞 内嗅—海马 误差校正 定位
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基于机器视觉的半导体键合引线缺陷检测方法综述
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作者 于乃功 李奥 杨弈 《智能感知工程》 2025年第2期46-60,共15页
随着集成电路产业的高速发展,键合引线作为芯片封装中连接内部电路的关键部件,其质量直接影响电子产品的可靠性和稳定性。传统的键合引线缺陷检测方法主要包括机械参数检测、电学参数检测和形貌特征检测三大类,虽然具有一定的适用性与... 随着集成电路产业的高速发展,键合引线作为芯片封装中连接内部电路的关键部件,其质量直接影响电子产品的可靠性和稳定性。传统的键合引线缺陷检测方法主要包括机械参数检测、电学参数检测和形貌特征检测三大类,虽然具有一定的适用性与代表性,但普遍存在检测精度不足、自动化程度低、难以满足复杂缺陷识别需求等问题。近年来,随着机器视觉与深度学习技术的快速发展,基于图像处理与神经网络的自动化缺陷检测方法逐渐成为研究热点。首先,系统梳理二维深度学习、三维点云分析、图像-点云融合等多种先进检测方法;其次,比较典型算法的检测性能与适用场景;最后,重点分析YOLO系列模型及三维深度学习架构在实际检测中的应用潜力,旨在为相关研究人员提供系统化的技术概览与参考,推动高精度、智能化缺陷检测技术在半导体封装中的深入应用。 展开更多
关键词 半导体键合引线 缺陷检测 机器视觉 深度学习 三维点云分析
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鼠脑内嗅-海马结构启发的移动机器人仿生路径积分模型
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作者 廖诣深 于贺捷 +2 位作者 于乃功 王成华 付舒斐 《模式识别与人工智能》 北大核心 2025年第10期876-892,共17页
路径积分被认为是哺乳动物实现空间导航的关键神经机制之一,为此,文中提出鼠脑内嗅-海马结构启发的移动机器人仿生路径积分模型(Bionic Path Integration Model for Mobile Robots Inspired by Entorhinal-Hippocampal Structure of Rat... 路径积分被认为是哺乳动物实现空间导航的关键神经机制之一,为此,文中提出鼠脑内嗅-海马结构启发的移动机器人仿生路径积分模型(Bionic Path Integration Model for Mobile Robots Inspired by Entorhinal-Hippocampal Structure of Rat Brain,EHPI),为移动机器人在无外部基准定位环境下的自主定位提供一种高效且具有生物学可解释性的解决方案.EHPI以自运动线索为输入,完整模拟Theta细胞、网格细胞、位置细胞与边界细胞等空间细胞的层级信息处理过程.首先,将机器人实时速度、方向与海马Theta细胞耦合,产生连续的动态积分信号.然后,构建多层网格神经板,模拟不同尺度与方向的网格细胞群,采用在线竞争性Hebb学习实时调整连接权重,动态筛选并输出当前相位一致的网格信号.最后,位置细胞同步融合上述动态积分信号与网格信号,形成稳定的单峰放电野,并利用边界细胞检测当前编码区域边界以触发周期性重置,实现任意尺度空间中的稳定位置表征.实验表明,EHPI在生理学轨迹仿真实验和室外机器人长距离实验中平均绝对误差较小,定位性能较优. 展开更多
关键词 路径积分 内嗅-海马结构 空间细胞 移动机器人 自主定位
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基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法 被引量:8
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作者 于乃功 魏雅乾 王林 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期50-58,共9页
针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地... 针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地图.基于汉明距离计算视觉信息与视图库中图像的相似度,实现对复杂动态环境中熟悉场景的识别,完成机器人在环境中的定位及位置纠正.仿真与物理实验验证文中方法的有效性与鲁棒性. 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 海马体 认知地图 位置细胞 网格细胞
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基于仿人机械手的五指力封闭抓取算法 被引量:3
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作者 于建均 安硕 +2 位作者 阮晓钢 于乃功 张子豪 《计算机测量与控制》 2019年第5期192-198,共7页
手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作;机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点;传统的抓取方法是利用机械手三指形... 手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作;机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点;传统的抓取方法是利用机械手三指形成力封闭完成任务;但由于机械手本身结构复杂等原因,易出现控制信号偏差或某自由度未达到要求水平,使得抓取过程中目标物体脱落等问题;为了使机械手达到稳定抓取的效果,本文提出了一种效仿人手抓取的五指力封闭抓取算法,其本质是利用冗余机制解决传统三指抓取过程中可能出现的抓取不平稳或脱落的问题;首先,基于三指力平衡算法的思想上提出了满足五指力封闭抓取算法的条件;然后,对五指力封闭抓取算法进行了充分性和必要性的证明;最后,通过仿真环境下的实验抓取不同目标物体,验证了五指力封闭算法的可行性及必要性。 展开更多
关键词 力封闭 运动规划 机械手抓取 MATLAB
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轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络 被引量:1
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作者 于建均 刘耕源 +2 位作者 于乃功 龚道雄 冯新悦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期616-622,共7页
针对用于位姿估计的RGB-D特征提取网络规模过于庞大的问题,提出一种轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络。首先设计一种轻量级子网络BaseNet以替换XYZNet中的ResNet18,使得网络规模显著下降的同时获得更强大的性能;然后基于深度可分离... 针对用于位姿估计的RGB-D特征提取网络规模过于庞大的问题,提出一种轻量化改进XYZNet的RGB-D特征提取网络。首先设计一种轻量级子网络BaseNet以替换XYZNet中的ResNet18,使得网络规模显著下降的同时获得更强大的性能;然后基于深度可分离卷积设计一种多尺度卷积注意力子模块Rep-MSCA(re-parameterized multi-scale convolutional attention),加强BaseNet提取不同尺度上下文信息的能力,并约束模型的参数量;最后,为了以较小的参数代价提升XYZNet中PointNet的几何特征提取能力,设计一种残差多层感知器模块Rep-ResP(re-parameterized residual multi-layer perceptron)。改进后的网络浮点计算量与参数量分别降低了60.8%和64.8%,推理速度加快了21.2%,在主流数据集LineMOD与YCB-Video上分别取得了0.5%与0.6%的精度提升。改进后的网络更适宜在硬件资源紧张的场景下部署。 展开更多
关键词 图像处理 位姿估计 RGB-D 特征提取 轻量级
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基于多模态生理信号特征融合的情绪识别方法研究 被引量:2
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作者 张志雯 于乃功 +1 位作者 边琰 闫金涵 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第1期17-23,共7页
情绪分类识别是情感计算的关键领域,脑电等生理信号可精准反映情绪且难以伪装。现阶段,情绪识别在单模态信号特征提取和多模态信号整合方面存在局限。本研究收集了高兴、悲伤、恐惧情绪下的脑电(EEG)、肌电(EMG)、皮电(EDA)信号,采用基... 情绪分类识别是情感计算的关键领域,脑电等生理信号可精准反映情绪且难以伪装。现阶段,情绪识别在单模态信号特征提取和多模态信号整合方面存在局限。本研究收集了高兴、悲伤、恐惧情绪下的脑电(EEG)、肌电(EMG)、皮电(EDA)信号,采用基于特征权重融合的方法进行特种融合并用支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)进行分类。结果表明,融合权重为EEG 0.7、EMG 0.15、EDA 0.15时分类最准确,准确率SVM为80.19%,ELM为82.48%,比单独脑电信号分别提升了5.81%和2.95%。此研究为多模态生理信号情绪分类识别提供了方法支持。 展开更多
关键词 情绪 多模态 特征融合 脑电 肌电 皮电
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基于鼠脑内嗅—海马认知机制的移动机器人空间定位模型 被引量:4
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作者 于乃功 廖诣深 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期217-227,共11页
生理学研究发现,大鼠进行空间导航和记忆依赖多种空间细胞。基于此,本文对鼠脑内嗅—海马结构内空间细胞的放电机制进行研究,提出了一种移动机器人空间定位模型。其特点为:在网格细胞到位置细胞信息传递模型的基础上,引入位置细胞相互... 生理学研究发现,大鼠进行空间导航和记忆依赖多种空间细胞。基于此,本文对鼠脑内嗅—海马结构内空间细胞的放电机制进行研究,提出了一种移动机器人空间定位模型。其特点为:在网格细胞到位置细胞信息传递模型的基础上,引入位置细胞相互作用的神经网络模型得到具有单峰兴奋活动包的细胞板。通过建立兴奋活动包在细胞板上的位置与机器人在物理环境中的位置之间的转换关系,实现对机器人位置的解算。本文设计了仿真实验和物理实验对模型进行验证。实验结果表明:相较于RatSLAM和网格—位置映射模型,本文模型的定位性能更加精确,且在机器人长时间的路径积分过程中所产生的累积误差也更小。本文研究成果为仿鼠脑认知机制的机器人导航方法奠定了基础。 展开更多
关键词 位置细胞 网格细胞 内嗅—海马 空间定位 路径积分
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一种基于海马位置细胞选择机制的空间认知模型 被引量:4
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作者 于乃功 廖诣深 郑相国 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期27-37,共11页
生物学研究表明,位置细胞是大鼠知晓当前所处空间位置的主要依据。由于网格细胞是位置细胞的主要信息输入源,因此需要构建由网格细胞到位置细胞的映射模型。针对这一问题,本文提出一种网格细胞到位置细胞的逆传播误差神经网络映射模型,... 生物学研究表明,位置细胞是大鼠知晓当前所处空间位置的主要依据。由于网格细胞是位置细胞的主要信息输入源,因此需要构建由网格细胞到位置细胞的映射模型。针对这一问题,本文提出一种网格细胞到位置细胞的逆传播误差神经网络映射模型,实现在给定区域内对位置的精确表达。又依据边界细胞对环境边界特异性放电这一生理特性,实现利用边界细胞对网格野位相的周期性重置,使该模型完成任意大小空间中的位置认知。本文设计了仿真实验对比理论位置细胞板的活动情况,又分别对比竞争型神经网络模型的耗时和RatSLAM位姿细胞板的定位误差。实验结果表明,本文模型能够得到单一的位置野,并在耗时实验中较竞争型神经网络模型算法效率提高85.94%;在定位实验中较RatSLAM位姿细胞板的平均定位误差下降41.35%。因此本文提出的位置认知模型不仅可以实现网格细胞到位置细胞之间信息的高效传递,而且能够在任意大小的空间区域内实现自身位置的精确定位。 展开更多
关键词 位置细胞 网格细胞 边界细胞 位置认知
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一种基于感知速度与感知角度的网格野计算模型
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作者 于乃功 冯慧 +1 位作者 廖诣深 郑相国 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期863-874,共12页
直接使用速度信息和角度信息驱动网格细胞吸引子对环境编码的方法,抗干扰能力较差且不具有仿生性。针对这一问题,本文提出一种基于感知速度与感知角度的网格野计算模型。其特点在于,通过对视觉流进行解码处理获得视觉速度,对速度细胞建... 直接使用速度信息和角度信息驱动网格细胞吸引子对环境编码的方法,抗干扰能力较差且不具有仿生性。针对这一问题,本文提出一种基于感知速度与感知角度的网格野计算模型。其特点在于,通过对视觉流进行解码处理获得视觉速度,对速度细胞建模并解码获得本体速度,对视觉速度和本体速度进行融合求得感知速度信息;利用加入兴奋性连接的一维环状模型模拟头朝向细胞的放电机制,使机器人以仿生的方式获取当前的感知角度信息。最后,融合速度和角度两种感知信息实现对网格细胞吸引子模型的驱动。对所提模型进行实验验证,结果表明该模型可以实现网格细胞周期性六边形放电野模式以及精确的路径积分功能。研究成果为仿海马认知机制的机器人认知地图构建方法研究奠定了基础。 展开更多
关键词 感知速度 感知角度 速度细胞 网格细胞 网格野计算模型
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A cellular automata model for simulating fed-batch penicillin fermentation process
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作者 yu naigong Ruan Xiaogang 《Frontiers in Biology》 CSCD 2006年第2期195-202,共8页
A cellular automata model to simulate penicillin fed-batch fermentation process(CAPFM)was established in this study,based on a morphologically structured dynamic penicillin production model,that is in turn based on th... A cellular automata model to simulate penicillin fed-batch fermentation process(CAPFM)was established in this study,based on a morphologically structured dynamic penicillin production model,that is in turn based on the growth mechanism of penicillin producing microorganisms and the characteristics of penicillin fed-batch fermentation.CAPFM uses the three-dimensional cellular automata as a growth space,and a Moore-type neighborhood as the cellular neighborhood.The transition rules of CAPFM are designed based on mechanical and structural kinetic models of penicillin batch-fed fermentation processes.Every cell of CAPFM represents a single or specific number of penicillin producing microorganisms,and has various state.The simulation experimental results show that CAPFM replicates the evolutionary behavior of penicillin batch-fed fermentation processes described by the structured penicillin production kinetic model accordingly. 展开更多
关键词 penicillin fermentation process fermentation dynamics morphologically structured model cellular automata model
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