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公开(公告)号：CN106873380A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710222701.3
申请日：2017-04-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明是基于PI模型的压电陶瓷模糊PID控制方法，为解决压电陶瓷本身的迟滞特性采用PI（Prancltl—Ishlinski）模型来进行迟滞建模分析，完成压电陶瓷迟滞模型的建立后，选择模糊PID作为压电陶瓷的控制方法，接下来完成系统控制器的结构设计，然后选择模糊PID的隶属函数、建立模糊整定规则，最后应用Simulink模块对建立的模型进行仿真分析。本发明模糊PID控制方法能够对压电陶瓷进行更为精确的控制，适用于工程的实践。
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公开(公告)号：CN106354262A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610811148.2
申请日：2016-09-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06F3/014 , G06K9/6218 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及基于GL优化的神经网络手势识别人机交互方法，通过Data Glove 14 Ultra数据手套对操作者的手势进行采集，再将采集到的数据进行处理，然后通过基于GL算法优化的神经网络进行网络学习训练，最后将其训练好的算法应用到基于数据手套的手势识别中，实现机器人的遥操作。
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公开(公告)号：CN106272395A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610860423.X
申请日：2016-09-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: B25J9/10 , B23K37/00 , B25J9/104 , B25J11/005
Abstract: 新型二自由度仿指焊枪的设计方案。传统的焊接机器人在焊接空间复杂的曲线和全位置焊接中，各个关节耦合，系统干涉现象普遍。为了克服焊枪位姿改变时的干涉现象，设计出一款能调节自身工作角的新型焊枪，使焊枪自身能够具有一定的实时调节能力，增强机器人的实用性和可行性。本发明中，组成包括：枪身（1）、固定座（2）、近指节（3）、中指节（4）和远指节（5）。枪身包括密封圈（6）、进气孔（7）和接电螺柱（8）。固定座包括电机固定座（9）、电机Ⅰ（10）、电机Ⅱ（11）。近指节包括滚线轮（12）、轴端固定帽（13）、弹簧固定柱Ⅰ14）。送丝软管（15）、通气软管（16）、内骨弹簧17）贯穿焊枪内部，柔性绳索Ⅰ（18）和Ⅱ（19）、滑孔（20）固定在指节上，指节通过连接轴梢（21）铰接。远指节包括弹簧固定柱Ⅱ（22）、绝缘套（23）、出气孔（24）、喷嘴（25）、导电嘴（26）。本发明用于自动焊接领域。
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公开(公告)号：CN105312738A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510575903.7
申请日：2015-12-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23K9/167
CPC classification number: B23K9/167
Abstract: 本发明涉及到一种焊接自动化领域的LNG储罐TIP TIG全自动立缝焊接控制方法，焊接包括如下步骤，步骤一：在HMI界面输入每层每道焊接参数组并存储；步骤二：通过激光扫描焊缝坡口识别焊缝中心，使钨极对准焊缝中心；步骤三：调用焊接工艺参数，焊接小车行走，摆动器与焊接电流脉冲配合，开始搅拌送丝，调整焊接弧压高度，控制焊丝预热温度，激光实时扫描坡口校准焊缝中心位置完成焊接。本发明采用的LNG储罐TIP TIG全自动立缝焊接控制方法，能够达到良好的焊缝成形，焊接效率高、焊缝质量更稳定。
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公开(公告)号：CN119225179A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411341813.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种考虑时变约束的欠驱动无人船自动靠泊控制方法、电子设备及存储介质，属于船舶自动靠泊技术领域。为确保无人船在时变约束下有更好的操作性能和安全性能。本发明包括根据欠驱动无人船在水面的运动情况建立欠驱动无人船数学模型；构建正切型障碍李雅普诺夫函数，设置约束边界作为判断依据；对欠驱动无人船数学模型进行微分同胚变换，然后对微分同胚变换后的欠驱动无人船数学模型进行变量代换，得到变换后的纵荡子系统模型和变换后的艏向子系统模型；使用正切型障碍李雅普诺夫函数设计考虑时变约束边界的纵荡自动靠泊控制器；使用正切型障碍李雅普诺夫函数设计考虑时变约束边界的艏向自动靠泊控制器，然后在欠驱动无人船上进行仿真验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119091690A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411197571.9
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS数据的复杂水域船舶碰撞风险评估方法，涉及船舶的碰撞风险分析技术领域，包括：采集目标区域的船舶AIS数据并对AIS数据进行预处理及数据转换；基于处理后的数据对可能存在碰撞风险的船舶进行聚类，输出可能发生碰撞的船舶集合，确定目标船舶；分别计算本船与目标船舶的最近会遇时间TCPA、最近会遇距离DCPA、相对方位和船舶领域重叠度，确定船舶环境安全状态评价特征指标；通过所述船舶环境安全状态评价特征指标，确定船舶碰撞风险等级，并向相关船舶输出对应预警信息。本发明可以提高碰撞风险识别的有效性，及早发现相似航行特征的船舶可能产生的潜在碰撞冲突。
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公开(公告)号：CN118212225A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410468479.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 基于改进YOLOv8自定义剪枝和混合蒸馏的焊缝缺陷检测方法，本发明涉及焊缝缺陷检测方法。本发明的目的是为了解决现有模型在焊缝缺陷检测方面为了为了压缩模型大小而牺牲部分精度，导致焊缝缺陷检测精度低的问题。过程为：1.制作焊缝缺陷数据集；2.将焊缝缺陷数据集作为训练集；3.构建改进YOLOv8n模型；4.将训练集输入构建的改进YOLOv8n模型中进行训练，直至收敛获得最佳改进YOLOv8n模型，对最佳改进YOLOv8n模型进行自定义剪枝；5.将剪枝后的改进YOLOv8n模型作为学生模型，选择改进YOLOv8s作为教师模型进行混合蒸馏，得到最优学生模型；6.将待测图像输入最优学生模型，最优学生模型输出检测结果。本发明用于焊缝缺陷检测领域。
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公开(公告)号：CN113160136B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110276650.9
申请日：2021-03-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种基于改进Mask R‑CNN的木材缺陷识别和分割方法，本发明的目的是为了解决缺陷识别中的数据集不平衡和数据量偏少，缺陷检测效率低的问题。过程为：1.采集数据集；2.平衡数据集样本；3.扩充数据集数量；4.将数据集进行划分并制作成所需格式；5.选定检测网络的结构；6.将数据集输入网络模型，使用Momentum优化方法，训练网络20000次；7.每训练1000次，模型对验证集进行检测，选取20次中检测精度最高的模型作为训练好的检测模型；8.使用训练好的模型对测试集进行检测，得到模型的精度和召回率以及模型的检测效果图；本发明使用人工智能的方法同时完成缺陷的分类，缺陷的位置检测和缺陷的轮廓分割，适用与木材工业加工线对木材缺陷的快速处理。
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公开(公告)号：CN117462399A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311370171.9
申请日：2023-10-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61J1/20
Abstract: 一种智能配药机器人及其配药方法。配药机器人包括：主控模块、注射模块、运动驱动模块、图像采集模块。所述主控模块使用TI AM5708工业派进行储药管的实时识别，定位储药管位置以及获取已注射的药液量，并对运动驱动模块和注药模块进行控制。所述注射模块由一个步进电机、高精度不锈钢加压助推器和针管组成。所述运动驱动模块通过使用5个步进电机设计了运动驱动部分以及注射部分。所述图像采集模块通过使用两个大恒工业相机，以进行待注射的储药管的定位与检测。通过步进电机控制高精度不锈钢加压助推器推进，使其带动针管下压完成注射并能够实时监控，测试结果表明该机器人具有精度高、实时性强、成本低、体积小、设计灵活等优点。
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公开(公告)号：CN116664600A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310678831.3
申请日：2023-06-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于REACSU‑Net的肺结节CT图像分割算法，包括：收集肺部CT图像，对图像进行预处理，将图片裁成包含肺结节的64*64的小块，预处理后将数据划分为训练集、验证集以及测试集，对训练集进行数据增强；在U‑Net基础上提出了REACSU‑Net，编码器部分使用ResNeSt‑50进行特征提取，随后通过基于ASPP构成的特征增强模块，获得了更丰富的语义信息，解码器部分使用三重空间注意力机制输出分割肺结节的预测结果。本发明采用REACSU‑Net算法，提高了肺结节的分割精度，为医生接下来的诊断提供了有力的支持。
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