根据《18luck新利电竞
科技成果转化管理办法》规定，对机械科学与工程学院李文龙教授团队的“大型复杂构件机器人测量-加工技术”成果转化相关事项公示如下：
一、成果名称及简介
该成果包含如下10项知识产权：
（1）发明专利：一种基于外部跟踪的机器人视觉测量系统及其标定方法
专利号：ZL201910557739.5
发明人：李文龙,彭泽龙,蒋诚,王刚
简介：本发明属于机器人视觉测量领域，并公开了一种基于外部跟踪的机器人视觉测量系统及其标定方法。该视觉测量系统包括外部跟踪装置，立体球笼靶标，面阵扫描仪，工业机器人和标定装置，面阵扫描仪设置在工业机器人末端，立体球笼靶标设置在面阵扫描仪上。本发明还公开了上述测量系统的标定方法，通过采用外部跟踪装置和面阵扫描仪分别扫描立体球笼靶标和标定装置，采集在姿态不变位置变的状态下和位姿变换下的两组目标数据，然后建立相互坐标系之间的转换关系，最后利用两组数据计算获得面阵扫描仪坐标系和立体球笼靶标坐标系之间转换矩阵。通过本发明，避免不同人或不同时刻处理同样的数据可能导致求解结果不一样，实现了标定求解的稳定性和一致性。
（2）发明专利：一种基于标准球阵目标估计的机器人位姿矫正方法及系统
专利号：ZL202110736372.0
发明人：李文龙,田亚明,王刚
简介：本发明属于机器人相关技术领域，并公开了一种基于标准球阵目标估计的机器人位姿矫正方法及系统。该方法包括下列步骤：S1建立机器人基坐标系、机器人末端坐标系、扫描仪测量坐标系和标准球阵局部坐标系；S2机器人带动扫描仪多角度扫描标准球阵，读取并记录机器人位姿和在该位姿下的标准球阵点云；计算获得机器人末端坐标系相对于机器人基坐标系的变换矩阵；S3将机器人末端坐标系相对于机器人基坐标系的变换矩阵转换为实际六维矢量，该实际六维矢量即为机器人实际位姿，计算机器人实际位姿与步骤S2中读取位姿之间的误差，实现机器人位姿矫正。通过本发明，突破了现有方法存在的瓶颈，具有成本低，实用性强，矫正效率高，适用范围广等优点。
（3）发明专利：一种基于局部优化的三维点云平面度计算方法
专利号：ZL201910200930.4
发明人：李文龙,胡著,王刚,田亚明
简介：本发明属于光学测量领域，并具体公开了一种基于局部优化的三维点云平面度计算方法。该方法包括：选取测量平面，获得该测量平面的点云并进行网格划分；对单个网格内的点云进行平面度拟合获得拟合平面，然后计算网格内每个点到拟合平面的距离，并将距离的绝对值进行降序排列，最后将排在前面的点作为噪点剔除；重复计算直至遍历所有网格，对余下的点云进行平面度拟合获得测量平面的平面度。本发明针对光学测量中容易产生噪点并且原始数据量大的特点，通过对测量平面的点云进行网格划分，去除每个网格中与拟合平面距离相对较大的点，然后对剩余的点进行拟合获得测量平面的平面度，从而避免了因噪点造成点云局部分布不均的问题，使得计算更为准确。
（4）发明专利：一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法
专利号：ZL201811518365.8
发明人：李文龙,胡著,王刚,田亚明
简介：本发明属于工业自动化测量领域，并具体公开了一种基于三维测量点云的零件表面缺陷识别与评估方法，其包括如下步骤：利用光栅式面阵扫描仪采集待测零件的表面点云数据；将采集的点云数据与零件设计模型点云数据进行匹配，获取点云数据的最近点集合数据；根据点云数据与最近点集合数据计算3D误差，并根据3D误差生成误差色谱图，依据误差色谱图预判出缺陷区域；对预判的缺陷区域进行平面度拟合，求解出缺陷区域的平面度；将预判的缺陷区域转化为二维灰度图像并进行边缘提取，然后进行区域填充以计算缺陷区域的面积，以此完成零件表面缺陷的识别与评估。本发明解决了二维图像不能获取缺陷深度和误差色谱不能获取缺陷大小的不足，适用性广。
（5）发明专利：一种基于三维测量点云的复杂零件位姿估计系统及方法
专利号：ZL201811428771.5
发明人：李文龙,胡著,王刚,田亚明
简介：本发明属于自动化测量领域，并具体公开了一种基于三维测量点云的复杂零件位姿估计系统及方法，其通过如下步骤实现复杂零件位姿估计：标定六自由度工业机器人末端法兰盘与光栅式面阵扫描仪测量坐标系之间的转换矩阵；通过六自由度工业机器人带动光栅式面阵扫描仪运动以对被测工件进行扫描，进而获取被测工件的三维点云数据；将被测工件的三维点云数据转换至机器人基坐标系下以获取转换后的三维点云数据；将转换后的三维点云数据与被测工件的三维设计模型进行匹配，以获得被测工件相对机器人基坐标系的位姿，以此完成复杂零件位姿的估计。本发明测量范围广，可实现被测工件多区域及完整形貌的精确测量，能够准确的获取被测工件的位姿。
（6）发明专利：一种基于三维点云的小曲率薄壁零件边界提取方法
专利号：ZL201910581642.8
发明人：李文龙,彭泽龙,蒋诚,王刚
简介：本发明属于机器人视觉测量领域，并公开了一种基于三维点云的小曲率薄壁零件边界提取方法。该方法包括：(a1)采集待处理零件的点云数据，降低点云数据的密度，然后采用欧式聚类划分为多个点云片，对每个点云片三角面化获得多个三角网格面；(a2)提取每个三角网格面的边界顶点获得其轮廓，在所有轮廓中选取待处理零件的轮廓；(b1)以轮廓上的每个点为中心搜索形成三维边界点云带；(b2)将三维边界点云带投影至平面，在平面进行二维边界点的有序提取，按照平面内的有序边界点的顺序排列其在三维边界点云带中对应的点，以此获得三维点云带中有序的边界点。通过本发明，提高采集效率，获得的边界轮廓准确性高，误差小。
（7）发明专利：一种基于变形量和灵巧度的机器人加工路径优化方法
专利号：ZL202111054001.0
发明人：李文龙,王刚,王东方
简介：本发明属于机械加工相关技术领域，其公开了一种基于变形量和灵巧度的机器人加工路径优化方法，方法包括：获取机器人在路径点处的灵巧度，以建立灵巧度与转动角度和机器人关节的关节角度的函数关系；获取每个路径点处刀具获得的切削力，根据切削力获得机器人的变形量；为灵巧度和变形量分配权重值获得目标函数；在关节角度、灵巧度以及变形量的约束范围内求解目标函数，进而获得机器人在路径点处的最优转动角度；根据机器人逆运动学计算方法将机器人在路径点的最优转动角度下的姿态进行转化即可获得机器人在该最优转动角度下所有关节的最优转动角度。本申请可以获得机器人在变形量和灵巧度约束下的加工路径，加工路径更加合理精准。
（8）发明申请：一种最小化约束的多视角点云配准方法
申请号：202211484469.8
发明人：李文龙,程育奇,徐伟,蒋诚,田亚明
简介：本发明公开了一种考虑点-点距离与方差加权最小化约束的多视角点云配准方法，属于光学三维测量领域，包括点云位姿粗配准、离群点滤波、计算点云的三维包围盒、点云之间重合关系判断、重合点云间的对应点对计算、构建目标函数、目标函数求解与位姿优化、点云位姿校正。本方法大大提高了多视图点云的配准精度，并且适用范围广。
（9）专利申请：一种针对多视图海量点云的重合区域消除方法
专利号：202211484092.6
发明人：程育奇,李文龙,徐伟,蒋诚,田亚明
简介：本发明公开了一种针对多视图海量点云的重合区域消除方法，属于光学三维测量领域，包括多视图海量点云分布主方向计算、沿主方向对多视图海量点云切片、计算点云的三维包围盒、点云之间重合关系判断、重合点云间的对应点对计算、重合区域的无向图构建、无向图中连通子图查询、连通子图压缩。本方法大大提高了多视图海量点云重合区域消除的效率，并且使重合区域消除后的点云更加光顺。
（10）发明专利：一种面向航空大构件铣削的机器人末端位姿跟踪补偿方法
专利号：202210974274.5
发明人：李文龙,田亚明,范嘉恩,王东方,蒋诚,徐伟
简介：本发明属于机器人加工技术领域，并公开了一种面向航空大构件铣削任务的机器人末端位姿跟踪补偿方法。该方法包括下列步骤：S1借助高精度靶标确定视觉跟踪测量系统与机器人加工系统之间的位姿变换关系，在工件待加工区域内完成机器人关节刚度参数辨识并建立机器人末端柔度椭球；S2将末端柔度椭球转换至铣削加工接触点处，完成刀具轴的机器人刚度空间转换；定义刚度性能评价指标，以加工刀具冗余角为自变量优化求解机器人理论位姿；S3根据瞬时刚性力模型和S2中接触点处的柔度椭球预测加工路径上接触点的变形，考虑接触点变形完成机器人末端位姿预补偿，并对测量位姿偏差进行实时补偿。本发明将物理仿真计算与动态数据观测相结合，突破了现有方法存在的加工过程机器人关节运动学累积误差、弱刚度变形误差耦合引起加工误差难以实施补偿的技术瓶颈，适用于航空大构件机器人铣削加工过程中的末端位姿精准调控。
二、拟交易价格
普通许可：150万元
三、价格形成过程
经全体发明人同意，并与青岛海之晨工业装备有限公司协商，双方同意该成果以协议定价150万元实施许可，期限15年。
特此公示，公示期15日，自2022年12月15日起至2022年12月29日。如有异议，请于公示期内以书面形式实名向我院反映。
联系人：谭老师、曹老师
联系电话：87558732
科学技术发展院
2022年12月15日
