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公开(公告)号：CN118927013B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202411259915.4
申请日：2024-09-10
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
IPC: B23Q15/00
Abstract: 本发明公开一种基于动作捕捉的加工中心制造工艺的柔性控制方法，涉及加工中心程序控制技术领域，手势控制器的动作画面捕捉模块先采集操作者的手势画面，激光传感器模块后感应手势尺度数据；手势指令分析模块解析得到手势画面数据和手势尺度数据，视觉分析芯片基于存储器存储的标准手势特征数据库对手势画面数据进行匹配度分析，若存在匹配度大于设定匹配度阈值，则基于标准手势特征提取存储器存储的对应控制指令模板数据，并将对应控制指令模板数据传输给指令生成芯片；操作者在通过加工中心透明窗口观察加工过程中，能实现视线基本不离开加工件的情况下，实现加工过程的柔性调整控制，为加工中心制造工艺的柔性控制提供了更加可靠的解决方案。
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公开(公告)号：CN119989097A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510114001.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学) , 武昌首义学院
IPC: G06F18/241 , G06F30/10 , G06F30/20 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G01B21/00 , G01B21/32 , G01B11/16
Abstract: 本申请公开了一种基于数字孪生的零部件测量方法、装置、设备及介质，涉及数据测量技术领域，包括：对原始测量数据进行预处理得到目标数据；根据预设建模要求和目标数据数字孪生平台中对预设零部件进行建模，以得到相应的零部件孪生体；构建零部件孪生体相应的应用场景模型，将应用场景模型与零部件孪生体交互得到与所述零部件孪生体对应的交互数据；分析交互数据得到零部件孪生体的数据分析结果，将数据分析结果反馈至预设测量设备，以便预设测量设备基于数据分析结果继续对预设零部件进行数据测量。通过将零部件孪生体与应用场景模型交互，并基于交互结果进行反馈操作使零部件测量设备再次进行测量，解决了零部件测量时效性差，精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119966624A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510136270.3
申请日：2025-02-07
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
Abstract: 本发明属于量子安全技术领域，公开了一种后量子安全的小尺寸线性同态签名方法及系统，本发明杜绝了原始基础数据完整性/真实性丧失，而无需逐一验证每个数据条目的完整性；杜绝了远程不可信计算方未经计算的欺骗，而无需为验证而去重复计算方的计算工作；杜绝了计算结果传输错误；抗量子计算机攻击。本发明设计基于格的、标准模型下线性同态签名算法，并且与此类相关工作相比，具有公钥小尺寸的优势。
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公开(公告)号：CN118921413B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411047348.6
申请日：2024-08-01
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学) , 武汉福地科技有限公司
Abstract: 一种基于通信协议转换的光模块通信协议识别方法，涉及光模块通信系统通信协议识别领域，包括收集通信设备信息、数据预处理、提取通信特征值、构建协议识别模型、训练模型和集成监控系统；解决了现有技术存在的光模块通信系统通信协议无法识别、识别后没有统一标准导致设备之间通信不完全等问题；本发明公开了一种基于通信协议转换的光模块通信协议识别方法，通过提取算法对数据特征进行提取并构建协议识别模型，通过改进型识别算法模型对特征值进行识别并对比确认所属协议类型，通过协议转换后重新定义通信协议标准，并增加加密算法为设备之间的信息传输提供安全保障的工作流程。大大提高了光模块通信协议识别能力。
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公开(公告)号：CN112773668B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202110125483.8
申请日：2021-01-29
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学) , 武汉市众亦乐科技有限公司
Abstract: 本发明适用于康复器械领域，提供一种膝关节助力康复器，包括腰部支架，所述腰部支架底部转轴连接有大腿传动机构，所述大腿传动机构底部安装有穿戴环，所述穿戴环下方设有大腿支架，所述大腿支架两侧均设有长度调节机构，所述穿戴环连接至其中一侧的长度调节机构，所述长度调节机构底部连接有角度调节机构，所述角度调节机构连接有小腿支架，小腿支架底部转轴连接有脚部支架，本装置采用穿戴式设计，使用起来更加方便，不受地点约束，依靠轻型电机提供动力，代替骨骼肌将动力传递到股骨和胫骨部位，带动人体更轻快行走。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119503034A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411642971.6
申请日：2024-11-18
Applicant: 燕山大学 , 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
IPC: B62D55/065 , B62D55/075 , B25J18/00 , G01N21/88 , H04N23/20 , H04N23/56
Abstract: 本申请公开了一种检测大型钢结构表面损伤的爬行机器人，涉及智能机器人故障检测技术领域。不仅提高了大型钢结构表面损伤识别的效率，而且可以在角钢等非平面上工作，还可以在狭窄的大型钢结构表面有效避障。该机器人包括前车、后车和控制装置；前、后车之间通过机械臂连接结构连接；前车上设有摄像装置和探伤检测装置；前车和后车上均设有移动机构和传输机构；摄像装置包括工业相机和激光发射器；探伤检测装置包括激光收发装置、电信号传感器模块、图片识别模块、光电传感器和信息储存模块；工业相机和激光发射器均位于激光收发装置的上方；光电传感器与激光收发装置和电信号传感器模块均连接；工业相机与电信号传感器模块和信息储存模块均连接。
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公开(公告)号：CN119399147A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411454465.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学) , 中南大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种面向工件表面缺陷的智能检测方法及系统，方法包括：对生产线上传送的工件进行实时图像采集；通过端到端去噪网络模型进行预处理；将去噪、还原后新的工件图像输入特征提取深度学习模型，对工件图像提取表面的深层特征；将深层特征输入表面缺陷识别网络模型，对深层特征进行分类处理，识别出工件表面的多种缺陷类型；根据在线识别到的缺陷类别、个数以及严重程度，对每个工件的整体质量进行评估。本发明提供的提升了图像的清晰度和准确性，能够对识别出的缺陷进行分类，确保生产过程中仅输出合格品，有效提升了锂电池极片的整体质量和安全性，且显著提升了生产线的效率。
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公开(公告)号：CN118620086B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410649326.0
申请日：2024-05-24
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
Abstract: 本发明涉及融合蛋白领域，尤其是涉及一种用于治疗糖尿病的融合蛋白及其应用。本发明提供的含Exendin‑4的融合蛋白是由Exendin‑4‑C1、特定突变的Exendin‑4‑C2与特定突变的人免疫球蛋白IgG1的Fc片段突变体融合而成。该融合蛋白具有更高的Exendin‑4生物学活性以及用于I型、II型糖尿病以及肥胖症的治疗效果，同时具有更强的葡萄糖耐受活性，更长的半衰期，且采用本发明提供的含Exendin‑4的融合蛋白冻干粉制剂直接肺部给药，其降血糖效果明显优于E4F4融合蛋白。
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公开(公告)号：CN118951528A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411216596.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
Abstract: 本发明属于焊接机器人视觉传感技术领域，具体涉及一种焊接机器人约束性能视觉伺服控制方法与系统，包括采集包含焊缝特征的图像，对图像预处理后提取图像特征,将提取的图像特征与期望的图像特征进行比较得到图像特征偏差,获取图像特征偏差值作为约束性能视觉伺服控制的输入，由图像雅可比矩阵的计算值得到图像特征与机器人关节运动的关系。该发明通过性能函数对视觉伺服进行约束和控制，使得改进后的视觉伺服收敛速度更快、运动轨迹更平滑，并融合激光视觉焊缝跟踪技术，有效解决了由于相机视野约束造成伺服失败的问题，从整体上有效降低了机器人焊接系统在焊接作业过程中的废品率和瑕疵率，实现高精度的机器人焊接作业。
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公开(公告)号：CN118865170A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410900491.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 西安工程大学 , 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开针对无人机航拍图像中微小复杂目标的检测方法，具体为：步骤1、获取无人机航拍图像数据集并转化为YOLO格式，并进行测试集和训练集的划分；步骤2、构建针对无人机航拍图像中微小复杂目标的检测网络；步骤3、针对无人机航拍图像中微小复杂目标的检测网络进行训练，得到最终的针对无人机航拍图像中微小复杂目标的检测网络；步骤4、对原YOLOv8模型和得到的针对无人机航拍图像中微小复杂目标的检测网络进行性能测试得到平均精度，评估和记录两个模型在处理真实世界航拍图像时的平均精度，从而验证模型在小目标检测方面的有效性和准确性。该方法解决了无人机航拍视角下的小目标在复杂环境中因数量多及易被遮挡难以检测的问题。
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