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公开(公告)号：CN115375677A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211298772.9
申请日：2022-10-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开的基于多路径和多尺度特征融合的酒瓶缺陷检测方法及系统，属于工业检测技术领域，包括：获取酒瓶RGB图像；根据RGB图像和训练好的酒瓶缺陷检测模型中，获得酒瓶缺陷检测结果，其中，酒瓶缺陷检测模型包括多个依次连接的残差提取模块，后三个残差提取模块中的每个残差提取模块均依次连接上采样网络、注意力增强块和检测单元，三个上采样网络按照从与最后一个残差提取模块连接的上采样网络到与倒数第三个残差提取模块连接的上采样网络的方向依次连接，每个上采样网络与残差提取模块之间还设置路径增强模块，残差提取模块的输出输入到路径增强模块中，路径增强模块的输出输入到上采样网络中。提高了酒瓶缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115035119A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210964603.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , B07C5/34 , B07C5/02 , B07C5/36
Abstract: 本公开提供了一种玻璃瓶底瑕疵图像检测剔除装置、系统及方法，属于图像瑕疵检测领域，包括采集待检测玻璃瓶的瓶底普通图像和应力图像；获取采集的玻璃瓶底部的普通图像和应力图像，对所述图像分别在不同深度的模型中进行特征提取，获取不同深度的特征图；对不同深度的特征图进行融合，当一个融合节点具有多个输入特征图时，将给每个输入的特征图自动分配权重，融合不同层次的特征图；对融合的特征图进行瑕疵检测，获取瑕疵玻璃瓶并进行剔除；省了大量人工调参的误差，简化了操作流程，大大降低了瑕疵的漏检率，提升了检测效率；有效避免数据流的混乱以及板卡损耗率高，易出现设备各模块工作不同步的现象，大大提升设备的自动化水平。
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公开(公告)号：CN217506409U
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202222183008.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B19/05
Abstract: 本实用新型公开一种基于工业物联网的数据采集控制系统，涉及工业设备自动化控制技术领域。包括PLC控制器，用于采集设备组件的实时数据并将实时数据发送给上位机；上位机，其用于接收PLC控制器发送的实时数据，将数据发送至云服务器；云服务器，用于接收上位机发送的数据，对数据进行分析处理，根据分析结果发送控制指令至上位机；供电模块，为上位机供电，包括前级电源电路、可调稳压电路和分流电路，可调稳压电路和分流电路并联连接，可调稳压电路和分流电路的输入耦接前级电源电路的输出，可调稳压电路和分流电路的输出通过负载接地。本实用新型实现了工业设备组件工况信息的远程实时可查，同时提升了上位机供电模块的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119884653A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411952922.2
申请日：2024-12-27
Applicant: 山东大学 , 山东省工业技术研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及设备预测性维护技术领域，尤其是提供了一种基于大模型知识增强的工业设备使用寿命预测方法。该方法包括收集设备的运行监控数据，将运行监控数据按类型处理为日志文本数据和时间序列数据；对日志文本数据和时间序列数据进行多模态数据重塑，获得序列块；将序列块嵌入到维度空间，以对设备使用寿命进行预测，该方法提高了预测的准确性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117274243A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311532736.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，尤其是提供了一种轻量化气象灾害检测方法。该方法包括搭建目标检测模型的特征提取网络；根据特征提取网络，搭建目标检测模型的检测头；将特征提取网络和检测头进行连接，构建气象灾害检测的目标检测模型；训练构建的目标检测模型，并对训练后的目标检测模型进行封装部署，该方法准确区别了云系目标，加快了对云系目标的识别和定位，从而提高对卫星云图中气象灾害图像检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119888182A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411969464.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 山东大学 , 山东省工业技术研究院
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，尤其是提供了一种基于大小模型特征协同的域自适应目标检测方法。该方法包括搭建全局局部增强网络；根据全局局部增强网络，搭建大小模型协同的特征交互增强网络；将全局局部增强网络和特征交互增强网络，与检测头连接，构建域自适应目标检测模型；训练域自适应目标检测模型，对训练后的域自适应目标检测模型进行封装部署，以实现目标识别，该方法提高了在不同场景下模型的域自适应能力，通过有效地减少源域与目标域之间的分布差异，实现了更高效的目标识别和定位。
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公开(公告)号：CN119887681A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411952820.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 山东大学 , 山东省工业技术研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及工业场景缺陷检测技术领域，尤其是提供了一种基于视觉‑语言提示的工业缺陷检测方法。该方法包括搭建目标检测模型的特征提取网络；根据特征提取网络，搭建视觉‑语言提示模块；搭建视觉‑语言检测模块，并将特征提取网络和视觉‑语言提示模块进行连接，以构建工业缺陷检测模型；训练构建的工业缺陷检测模型，对训练后的工业缺陷检测模型进行封装部署，并通过训练后的工业缺陷检测模型，获得缺陷检测结果，该方法准确区别了工业缺陷，加快了对工业缺陷目标的识别和定位，从而提高了对工业缺陷图像检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117274243B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311532736.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 山东大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，尤其是提供了一种轻量化气象灾害检测方法。该方法包括搭建目标检测模型的特征提取网络；根据特征提取网络，搭建目标检测模型的检测头；将特征提取网络和检测头进行连接，构建气象灾害检测的目标检测模型；训练构建的目标检测模型，并对训练后的目标检测模型进行封装部署，该方法准确区别了云系目标，加快了对云系目标的识别和定位，从而提高对卫星云图中气象灾害图像检测的准确性。
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