一种状态机等价变换的方法和装置

    公开(公告)号:CN104572028A

    公开(公告)日:2015-04-29

    申请号:CN201410836231.6

    申请日:2014-12-26

    Inventor: 王磊 杨磊 谢少林

    CPC classification number: G06F9/38

    Abstract: 本发明公开了一种状态机等价变换的方法及装置。该方法包含变换类型判断步骤、顺序块状态提取步骤、循环块状态提取步骤、嵌套循环块状态提取步骤。该状态机等价变换装置是能够接收一个或多个符合等价变换规则的状态块输入,执行状态机等价变换方法中的所有步骤,输出符合可拼接规则的状态块的装置。本发明的方法作为状态机拼接方法中的重要子方法,能够极大提高状态机拼接的范围和正确性。同时,还可以应用于其他类似程序段和代码段的形式变换和分析。

    一种肺结节检测模型的训练方法

    公开(公告)号:CN111815592A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010609073.6

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明涉及一种肺结节检测模型的训练方法,属于医学影像处理技术领域。训练方法的包括:获取原始CT图像样本,原始CT图像样本包括已标注的样本和未标注的样本,并将已标注的样本进行裁剪,得到肺结节块样本;根据已标注的样本训练定位模型;根据肺结节块样本对分类模型进行预训练;将未标注的样本依次输入训练好的定位模型和预训练好的分类模型中,对肺结节块进行分类;以分类后的肺结节块和肺结节块样本合为训练集数据,再次对分类模型进行训练,得到最终的分类模型。本发明通过预训练的分类模型对未标注的肺结节块进行分类,得到更多的训练样本,以更多的训练样本训练分类模型,在减少了标注过程,提高了肺结节检测模型的训练效率。

    基于激光结构光焊缝初始点导引装置及方法

    公开(公告)号:CN108032011B

    公开(公告)日:2019-09-24

    申请号:CN201711335667.7

    申请日:2017-12-13

    Abstract: 本公开提供了一种基于激光结构光焊缝初始点导引装置及方法,该装置包括激光器、摄像元件和处理单元,激光器产生的结构光在被焊工件上形成激光条纹,由摄像元件对焊缝和激光条纹图像进行采集,并由处理单元对采集的图像进行处理和计算得到焊缝初始点的三维坐标。该方法利用激光条纹和焊缝初始点之间的相对关系,使激光条纹落在焊缝初始点上,将焊缝初始点的图像坐标转换为机器人基座标系下三维坐标,并发送至机器人控制器,由机器人控制器控制机器人末端工具焊枪对准焊缝初始点完成导引。本公开可用于多种类型焊缝的焊缝初始点导引,通用性和自动化程度较高,效果良好。

    基于红外热像仪的盲区焊缝在线评估与控制系统

    公开(公告)号:CN107150158B

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201710516095.6

    申请日:2017-06-29

    Abstract: 本公开提供了一种实现盲区焊缝在线评估与控制系统。该盲区焊缝在线评估与控制系统,包括:焊接系统,用于对待焊接母材进行焊接;红外热像仪,对准焊接母材的可观察区域,给出可观察区域的温度场信息,用于对该焊接母材进行焊接状态监测;运动机构,用于调节焊接系统相对于焊接母材的位置;控制器,用于接收红外热线仪给出的温度场信息,根据该温度场信息得到焊接状态信息并产生焊接控制指令和运动控制指令;其中,运动机构依照该焊接控制指令调节焊接系统相对于焊接母材的位置,焊接系统依照该运动控制指令对待焊接母材进行焊接。本公开可以实时估计熔池的位置信息,为运动机构提供运动控制指令,实现了闭环控制,有效可靠地完成焊接任务。

    基于激光结构光焊缝初始点导引装置及方法

    公开(公告)号:CN108032011A

    公开(公告)日:2018-05-15

    申请号:CN201711335667.7

    申请日:2017-12-13

    Abstract: 本公开提供了一种基于激光结构光焊缝初始点导引装置及方法,该装置包括激光器、摄像元件和处理单元,激光器产生的结构光在被焊工件上形成激光条纹,由摄像元件对焊缝和激光条纹图像进行采集,并由处理单元对采集的图像进行处理和计算得到焊缝初始点的三维坐标。该方法利用激光条纹和焊缝初始点之间的相对关系,使激光条纹落在焊缝初始点上,将焊缝初始点的图像坐标转换为机器人基座标系下三维坐标,并发送至机器人控制器,由机器人控制器控制机器人末端工具焊枪对准焊缝初始点完成导引。本公开可用于多种类型焊缝的焊缝初始点导引,通用性和自动化程度较高,效果良好。

    基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器

    公开(公告)号:CN107030352A

    公开(公告)日:2017-08-11

    申请号:CN201710269244.3

    申请日:2017-04-24

    Abstract: 本发明属于视觉传感测量技术领域,旨在解决目前基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器存在的功能单一、通用性低和灵活性差等方面的缺陷。为此目的,本发明提供一种基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器,包括:激光发生器,用于向工件的表面发射激光产生激光结构光平面,以形成激光条纹;图像采集装置,用于采集焊缝图像;相对图像采集装置滑动设置的减光滤光系统,当减光滤光系统位于第一位置时,用于在焊接过程中将进入到图像采集装置中的光线进行减光和滤光;当减光滤光系统位于第二位置时,传感器进行标定和焊缝初始点导引。本发明可用于多种类型焊缝的焊缝初始点导引和焊缝跟踪等工作要求,具有良好的通用性,且自动化程度较高。

    用于架空输电线路的巡线机器人

    公开(公告)号:CN106887807A

    公开(公告)日:2017-06-23

    申请号:CN201710120376.X

    申请日:2017-03-02

    CPC classification number: H02G1/02 B25J5/007

    Abstract: 本发明属于机器人领域,具体提供一种用于架空输电线路的巡线机器人。本发明旨在解决现有巡线机器人结构复杂、续航能力差以及不能贴近输电线路巡检的问题。为此目的,本发明的用于架空输电线路的巡线机器人包括主体、与主体连接的起落驱动组件以及连接在主体上的夹紧驱动组件,所述主体能够平稳地悬挂在输电线路上,所述起落驱动组件用于驱动巡线机器人升起和降落,所述夹紧驱动组件用于夹紧线路并且使巡线机器人在线路上稳定地移动。由于具有以上结构,所述巡线机器人整体结构简单,并且能够通过夹紧驱动组件保证所述巡线机器人与输电线路紧密贴合地巡查,另外,所述巡线机器人还包括电池仓,因此解决了续航能力差的问题。

    基于CT图像的肺结节检测方法

    公开(公告)号:CN111815591A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010609059.6

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于CT图像的肺结节检测方法,属于医学影像处理技术领域。检测方法包括:获取原始CT图像,对原始CT图像进行二值化;对二值化后的图像利用结构元素进行连续n次腐蚀,并且每次腐蚀后的图像进行卷积处理;将相邻两次经过腐蚀、卷积后的图像进行异或操作,找出腐蚀过程中消失的像素点;在原始CT图像上,以消失的像素点的位置为中心截取设定大小的肺结节疑似区域图片;将肺结节疑似区域图片输入训练好的分类模型中进行分类,完成肺结节的检测。本发明在进行肺结节区域的定位前,首先找出肺结节疑似区域,提高了肺结节区域定位的准确性,并且肺结节疑似区域只是对原始CT图像进行二值化、多次的腐蚀和卷积操作,整体过程简单。

    用于架空输电线路的巡线机器人

    公开(公告)号:CN106887807B

    公开(公告)日:2018-10-30

    申请号:CN201710120376.X

    申请日:2017-03-02

    Abstract: 本发明属于机器人领域,具体提供一种用于架空输电线路的巡线机器人。本发明旨在解决现有巡线机器人结构复杂、续航能力差以及不能贴近输电线路巡检的问题。为此目的,本发明的用于架空输电线路的巡线机器人包括主体、与主体连接的起落驱动组件以及连接在主体上的夹紧驱动组件,所述主体能够平稳地悬挂在输电线路上,所述起落驱动组件用于驱动巡线机器人升起和降落,所述夹紧驱动组件用于夹紧线路并且使巡线机器人在线路上稳定地移动。由于具有以上结构,所述巡线机器人整体结构简单,并且能够通过夹紧驱动组件保证所述巡线机器人与输电线路紧密贴合地巡查,另外,所述巡线机器人还包括电池仓,因此解决了续航能力差的问题。

    基于对抗学习的肺结节域适应分割方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN111815593B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202010609079.3

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明涉及基于对抗学习的肺结节域适应分割方法、装置及存储介质,属于图像分割技术领域,该方法对目标域网络模型进行了两次训练,第一训练采用的数据源是未标注肺结节的图像数据集,利用对抗训练的方式,基于Wasserstein距离对源域分割网络模型和目标域分割网络模型中的高级特征进行对齐;第二次训练采用的数据源是已标注肺结节的图像数据集,含有少量的肺结节图像,利用这部分图像,在第一次训练的基础之上,再对目标域分割网络模型进行辅助训练;经过两次训练,得到了精确的肺结节分割模型,能够实现待分割图像的精确分割,可靠性高,效果好。

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