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电子信息类专硕工程创新能力培养模式探索——以中日韩暑期创新工程设计项目为例
1
作者
潘天红
方笑晗
陶骏
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第4期179-183,192,共6页
为培养电子信息类专业学位研究生工程创新实践能力,丰富实践教学方法与内容,构建了跨学科、跨文化的创新实践培养体系。创制了多门学科交叉的在线课程,设计了项目制培养模式,依托中日韩暑期创新工程设计项目,打造了中外互通的浸润式育...
为培养电子信息类专业学位研究生工程创新实践能力,丰富实践教学方法与内容,构建了跨学科、跨文化的创新实践培养体系。创制了多门学科交叉的在线课程,设计了项目制培养模式,依托中日韩暑期创新工程设计项目,打造了中外互通的浸润式育人环境。学生通过项目设计、知识整合、知识应用、自我创新4个阶段的实践,从而将碎片化知识进行链接、整合、扩展,并应用于解决实际工程问题,提高了知识向能力的转化效率。实践表明,该体系能够多方位培养研究生的知识综合应用及解决实际工程问题的能力,激发创新意识,提升跨文化交流能力,发挥了实践教育在立德树人中的重要价值,为培养符合产业需求的高素质工程人才提供了强有力的技术支撑和教学参考。
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关键词
电子信息
专业学位
工程创新实践能力
新工科
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职称材料
基于深度学习的视觉检测及抓取方法
被引量：
7
2
作者
孙先涛
程伟
+3 位作者
陈文杰
方笑晗
陈伟海
杨茵鸣
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2635-2644,共10页
针对现有机器人抓取系统对硬件设备要求高、难以适应不同物体及抓取过程产生较大有害扭矩等问题,提出一种基于深度学习的视觉检测及抓取方法。采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进,增强网络对图像特征提取的能力,提升复杂环境中目标检...
针对现有机器人抓取系统对硬件设备要求高、难以适应不同物体及抓取过程产生较大有害扭矩等问题,提出一种基于深度学习的视觉检测及抓取方法。采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进,增强网络对图像特征提取的能力,提升复杂环境中目标检测的效果,平均识别率较改进前增加0.32%。针对目前姿态估计角度存在离散性的问题,提出一种基于视觉几何组-16(VGG-16)主干网络嵌入最小面积外接矩形(MABR)算法,进行抓取位姿估计和角度优化。改进后的抓取角度与目标实际角度平均误差小于2.47°,大大降低两指机械手在抓取过程中对物体所额外施加的有害扭矩。利用UR5机械臂、气动两指机械手、Realsense D435相机及ATI-Mini45六维力传感器等设备搭建了一套视觉抓取系统,实验表明:所提方法可以有效地对不同物体进行抓取分类操作、对硬件的要求较低、并且将有害扭矩降低约75%,从而减小对物体的损害,具有很好的应用前景。
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关键词
深度学习
神经网络
目标检测
姿态估计
机器人抓取
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职称材料
题名
电子信息类专硕工程创新能力培养模式探索——以中日韩暑期创新工程设计项目为例
1
作者
潘天红
方笑晗
陶骏
机构
安徽大学电气工程与自动化学院
出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第4期179-183,192,共6页
基金
安徽省教育厅新时代育人质量工程项目(2022jyjxggyj118,2022qyw/sysfkc005)
安徽省教育厅高等学校省级质量工程项目(2023jyxm0106)。
文摘
为培养电子信息类专业学位研究生工程创新实践能力,丰富实践教学方法与内容,构建了跨学科、跨文化的创新实践培养体系。创制了多门学科交叉的在线课程,设计了项目制培养模式,依托中日韩暑期创新工程设计项目,打造了中外互通的浸润式育人环境。学生通过项目设计、知识整合、知识应用、自我创新4个阶段的实践,从而将碎片化知识进行链接、整合、扩展,并应用于解决实际工程问题,提高了知识向能力的转化效率。实践表明,该体系能够多方位培养研究生的知识综合应用及解决实际工程问题的能力,激发创新意识,提升跨文化交流能力,发挥了实践教育在立德树人中的重要价值,为培养符合产业需求的高素质工程人才提供了强有力的技术支撑和教学参考。
关键词
电子信息
专业学位
工程创新实践能力
新工科
Keywords
electronic information
professional degree
ability of engineering innovation and practice
new engineering
分类号
G642.4 [文化科学—高等教育学]
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职称材料
题名
基于深度学习的视觉检测及抓取方法
被引量：
7
2
作者
孙先涛
程伟
陈文杰
方笑晗
陈伟海
杨茵鸣
机构
安徽大学电气工程与自动化学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2635-2644,共10页
基金
国家自然科学基金(52005001)。
文摘
针对现有机器人抓取系统对硬件设备要求高、难以适应不同物体及抓取过程产生较大有害扭矩等问题,提出一种基于深度学习的视觉检测及抓取方法。采用通道注意力机制对YOLO-V3进行改进,增强网络对图像特征提取的能力,提升复杂环境中目标检测的效果,平均识别率较改进前增加0.32%。针对目前姿态估计角度存在离散性的问题,提出一种基于视觉几何组-16(VGG-16)主干网络嵌入最小面积外接矩形(MABR)算法,进行抓取位姿估计和角度优化。改进后的抓取角度与目标实际角度平均误差小于2.47°,大大降低两指机械手在抓取过程中对物体所额外施加的有害扭矩。利用UR5机械臂、气动两指机械手、Realsense D435相机及ATI-Mini45六维力传感器等设备搭建了一套视觉抓取系统,实验表明:所提方法可以有效地对不同物体进行抓取分类操作、对硬件的要求较低、并且将有害扭矩降低约75%,从而减小对物体的损害,具有很好的应用前景。
关键词
深度学习
神经网络
目标检测
姿态估计
机器人抓取
Keywords
deep learning
neural network
object detection
pose estimation
robotic grasping
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电子信息类专硕工程创新能力培养模式探索——以中日韩暑期创新工程设计项目为例
潘天红
方笑晗
陶骏
《实验室研究与探索》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的视觉检测及抓取方法
孙先涛
程伟
陈文杰
方笑晗
陈伟海
杨茵鸣
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
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