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公开(公告)号：CN109468484B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201811595900.X
申请日：2018-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种添加氮化锆实现高温钛合金复合强化的方法，本发明涉及一种添加氮化锆实现高温钛合金复合强化的方法。本发明通过添加一种新型的晶粒细化剂ZrN，利用ZrN中的Zr元素代替高温钛合金中Zr，细化剂ZrN的加入量取决于高温钛合金中Zr的含量。添加ZrN后，能够有效的细化高温钛合金的晶粒，从而实现钛合金的细晶强化，同时，还可以向高温钛合金中引入大量的N元素，根据Ti+N＝TiN反应式，N与基体中的Ti结合形成大量弥散细小的TiN，从而实现第二相强化。因此，通过向合金中加入ZrN，在保证合金中Zr元素固溶强化的同时，还可以同时实现细晶强化和第二相强化叠加。本发明可以有效的提升高温钛合金的力学性能。
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公开(公告)号：CN108805869A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810601557.9
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06F17/5009 , G06T7/13 , G06T7/60 , G06T2207/30168
Abstract: 一种基于重构模型吻合度的空间目标三维重建评估方法及应用，它属于计算机图形学和计算机视觉技术领域。本发明解决了传统方法存在的评估需要依赖于原始模型信息，且评估仅限于重构模型的局部，不能够对三维重建模型的吻合度进行评估的问题。利用特征边缘直线拟合方程与残差、特征边缘直线的平行度、特征边缘直线的直角性吻合度和特征相邻面的直角性吻合度来评估重建模型吻合度，相比较于现有方法，本发明的评估方法不需要依赖于原始目标信息，应用性更广；而且本发明的方法克服了传统方法的只能对重建模型局部进行评估的局限，可以评估三维重建模型整体上的吻合程度。本发明可以应用于计算机图形学和计算机视觉技术领域用。
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公开(公告)号：CN116958202A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310945393.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合局部信息与全局信息的空间目标运动跟踪方法及系统，涉及目标跟踪技术领域，以解决现有技术中空间目标的重复性纹理导致跟踪失败的问题。本发明的技术要点包括：将空间目标的图像特征位置编码为二进制描述向量；计算所有视频帧中多个二进制描述向量之间的欧式距离，对于前一视频帧中的每一个特征位置，确定其在后一视频帧中对应的欧氏距离最小的多个特征位置作为初步匹配关系；利用神经网络计算初步匹配关系的欧式距离以进行验证，仅保留距离最小的最佳匹配关系；根据特征位置的最佳匹配关系求解空间目标运动，实现空间目标跟踪。本发明提高了图像间各特征位置欧式距离的计算效率，减少了匹配过程计算量，具有更低的存储消耗。
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公开(公告)号：CN116929305A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310859216.2
申请日：2023-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于特征约束集的单目视觉空间非合作目标相对位姿测量方法及系统，涉及航天器相对导航及位姿估计技术领域。为了解决空间非合作目标在轨维护、主动清除空间碎片、捕获非合作目标卫星等任务过程中近距离相对导航问题。对追踪航天器与目标航天器的相对运动进行动力学建模；量测模型建立，提取目标特征点，基于目标特征约束集建立特征约束方程；选取待估计参数，包括非合作目标位姿参数及惯性参数；扩展卡尔曼滤波器设计；位姿参数及惯性参数估计；空间非合作目标位姿及惯性参数测量系统设计。本发明采用单目相机作为测量传感器，提取目标特征点，建立目标特征之间的多种约束关系从而形成特征约束集，将约束集作为伪测量输入到滤波器中以提高观测信息量，最终实现空间非合作目标的运动参数和惯性参数快速确定。
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公开(公告)号：CN106086981B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610546032.0
申请日：2016-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种改善Ti‑Al系合金抗氧化性能的表面多孔阳极氧化层的制备方法，本发明涉及一种改善Ti‑Al系合金抗氧化性能的表面多孔阳极氧化层的制备方法。本发明是要解决现有Ti‑Al系合金抗氧化性能不足，不能有效阻止裂纹的萌生和扩展导致氧化层脱落的问题。方法：一、预处理；二、阳极氧化；三、后续处理。本发明通过阳极氧化法在Ti‑Al系合金表面生成的有序多孔阳极氧化层具有与基体结合强度高，高温下无元素内扩散现象。同时阳极氧化法具有工艺简单、操作简便、对设备要求低，成本低廉等优点，因此适合实际工程化应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109468484A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811595900.X
申请日：2018-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种添加氮化锆实现高温钛合金复合强化的方法，本发明涉及一种添加氮化锆实现高温钛合金复合强化的方法。本发明通过添加一种新型的晶粒细化剂ZrN，利用ZrN中的Zr元素代替高温钛合金中Zr，细化剂ZrN的加入量取决于高温钛合金中Zr的含量。添加ZrN后，能够有效的细化高温钛合金的晶粒，从而实现钛合金的细晶强化，同时，还可以向高温钛合金中引入大量的N元素，根据Ti+N＝TiN反应式，N与基体中的Ti结合形成大量弥散细小的TiN，从而实现第二相强化。因此，通过向合金中加入ZrN，在保证合金中Zr元素固溶强化的同时，还可以同时实现细晶强化和第二相强化叠加。本发明可以有效的提升高温钛合金的力学性能。
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公开(公告)号：CN116593990A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310476582.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/48 , G06T7/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G01S17/88
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达变尺度观测的空间目标相对位姿测量方法及系统，涉及空间目标位姿测量技术领域。本发明的技术要点包括：(1)建立两个并行的网络结构来分别估计目标的相对位置和相对姿态；(2)通过卷积神经网络中位置网络来估计目标的相对位置从而确定目标平移向量；(3)将原始点云平移至质心为原点的坐标系；(4)通过CNN中姿态估计网络估计目标的姿态四元数。本发明能明显提高激光雷达变尺度观测空间目标位姿估计的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN116486234A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310476663.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达点云深度学习的空间非合作目标三维边界框识别方法及系统，涉及空间三维目标识别技术领域，用以解决现有方法对于三维激光点云识别速度不快且精度不高的问题。本发明的技术要点包括：获取空间目标的激光雷达点云数据；将激光雷达点云数据输入预训练的基于深度学习的目标三维边界框识别网络中，获取空间目标的8个三维边界框角点坐标；其中目标三维边界框识别网络包括点云特征提取网络和三维边界框回归网络。本发明可实现对空间非合作目标三维模型的准确识别，识别速度快且精度高。本发明可应用在空间目标三维点云模型识别领域中，为后续开展目标相对位姿测量等任务提供技术支持。
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公开(公告)号：CN114201621A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111406136.9
申请日：2021-11-24
IPC: G06F16/43 , G06F16/583 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图文协同注意力的跨模态检索模型构建及检索方法，所述方法包括：获取训练图像和训练文本，分别提取图像样本和文本样本的局部特征；将图像样本所有的局部图像特征和文本样本所有的局部文本特征分别映射为特征向量，并将图像样本和文本样本的特征向量分别表示成矩阵，再得到各自的Key矩阵、Query矩阵和Value矩阵；基于该多个矩阵，计算出图像样本和文本样本的跨模态注意力特征、模态内注意力特征；将跨模态注意力特征和模态内注意力特征进行融合，得到图像样本的全局特征表示和文本样本的全局特征表示；基于所述全局特征表示，训练得到跨模态检索模型。本发明可直接对不同模态的数据进行相似度匹配，具有较高的匹配准确性。
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公开(公告)号：CN108759665B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810520572.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种基于坐标转换的空间目标三维重建精度分析方法，涉及计算机图形学和计算机视觉技术领域。本发明为了在仿真实验中完成对空间目标三维重建的分析，又能在实际在轨拍摄中，完成对目标实际尺寸的还原。本方法利用稀疏重建得到目标的三维点云坐标，利用目标在本体坐标系下的坐标，以及其在本体坐标系下的实际坐标，使用坐标系转换程序对其进行坐标转换，进而得到全部三维点云的实际坐标，重构出空间目标的实际尺寸，获得其各方向上的尺寸数据，进而完成对空间目标重构的精度分析。这种方法可以在给定目标尺寸下完成对目标的精度分析，也可以实现在目标尺寸未知情况下，通过引入坐标系转换，实现对目标的本体坐标系的求取，达到重建出带有标准尺寸的空间目标。
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