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公开(公告)号：CN114565012A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210058175.2
申请日：2022-01-19
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及电机故障检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的电机磁瓦表面缺陷检测方法，通过配合高斯随机光照生成器对输入张量进行随机光照叠加，以生成光照不平衡图像参与模型训练，以达到提升电机磁瓦缺陷分类模型的整体性能的目的，同时采用了等像素亮度区间划分算法，通过对图像动态计算各亮度区间的像素，进行等量分割，然后通过K最近邻算法对游离点进行聚类，完成图层划分，最后并通过BP神经网络对各图层亮度进行校正，最后通过训练好的分类模型对待检测电机磁瓦表面灰度图进行检测分类，解决了现有的深度卷积神经网络对光照不平衡图像鲁棒性低、泛化性较弱的技术问题。
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公开(公告)号：CN116091389A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210816429.2
申请日：2022-07-12
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于分类模型的图像检测方法、电子设备及介质，包括：获取待测电机磁瓦的样本图集，根据样本图集对分类模型进行训练；将获取到的目标灰度图输入训练后的分类模型进行类别检测，得到目标灰度图的类别标签；对分类模型的训练包括：将样本图集输入分类模型，对样本图集中的样本灰度图进行图层划分，得到样本灰度图的张量信息；对张量信息进行特征提取，得到样本灰度图的特征信息；根据预设伽马校正值以及预设分层伽马校正算法对张量信息进行校正，得到校正结果；根据校正结果以及样本标签训练分类模型。本发明实施例中，能够通过分类模型对电机磁瓦的图片进行光源校正，提升模型的分类性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115938419A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211647724.6
申请日：2022-12-21
IPC: G11C11/16
Abstract: 本发明公开了一种基于磁隧道结的触发电路及电子设备，包括：主触发模块，用于发送触发信号；读逻辑模块，与主触发模块连接，读逻辑模块包括两条逻辑支路，每条逻辑支路包括一个磁隧道结以及反相放大单元，磁隧道结与反相放大单元连接，读逻辑模块用于根据磁隧道结的放电状态控制反相放大单元的工作状态，以输出与逻辑支路对应的支路电压；写入模块，与读逻辑模块连接，写入模块用于接收所述支路电压，并将支路电压写入与所述逻辑支路对应的磁隧道结进行存储。本发明实施例中，能够通过读逻辑模块实现读写电路分离，降低读电路错误率，并实现非易失性数据的存储。
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公开(公告)号：CN114999546A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210589717.9
申请日：2022-05-27
Abstract: 本发明公开了一种基于磁隧道结的自动控制电路及电子设备，包括：核心写入模块，包括两条写入支路，每条写入支路包括一个磁隧道结；写入检测模块，用于接收经过延时处理的延时信号，并在根据延时信号检测到目标支路中的所述磁隧道结处于写入完成状态的情况下，生成目标检测信号；使能控制模块，用于接收由外部发送的写入使能信号、写入信号以及由写入检测模块发送的目标检测信号，并根据写入使能信号、写入信号以及目标检测信号生成用于控制目标支路关闭写入状态的目标控制信号，使得核心写入模块根据所述目标控制信号关闭目标支路写入。本发明实施例中，通过对核心写入模块进行检测，能够解决磁隧道结功耗浪费的问题，实现对磁隧道结器件的保护。
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公开(公告)号：CN114690325A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210461338.1
申请日：2022-04-28
Abstract: 本发明公开一种面向光片上网络的光子晶体可调谐多通道滤波器，通过在二维三角晶格光子晶体上设置1个输入波导、1个反射结构、4个谐振腔、4个点缺陷和4个输出波导来实现。本发明滤波器相比其他的八通道光子晶体滤波器的谐振腔个数减少了一半，而且六边形谐振腔由相变材料GST构成，可以通过外界条件激发实现可调谐功能，具有结构简单、尺寸小，易于实现和集成的突出特点，且灵活性高、下路输出波长多样，在未来的光集成系统中具有重要应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114397038A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111660625.7
申请日：2021-12-30
IPC: G01K11/00
Abstract: 本发明提供了一种片上温度传感器、温度检测方法及片上系统，其中，片上温度传感器包括：波导结构；波导结构包括输入波导、输出波导、级联微环谐振器以及级联输出波导；级联微环谐振器，包括第一微环和第二微环，第一微环靠近于输入波导的输入端，第二微环靠近于输出波导的输出端，第一微环、第二微环排列设置于级联输出波导一侧，第一微环的温度灵敏度与第二微环的温度灵敏度不相同。本发明实施例中，通过优化波导结构设计，能够在降低波导结构尺寸以节省芯片设计成本的同时提升传感器灵敏度，符合当前集成电路设计的发展方向。
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公开(公告)号：CN114742917A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210442223.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的CT图像分割方法，先利用给定的已分割的CT图像对构建的分割模型中对其进行训练，再将待分割的CT图像送入训练好的分割模型中，得到分割好的CT图像。本发明的分割模型EfficientNetV2‑UNet以由EfficientNetV2模型中的特征提取器部分作为主干网络，该主干网络中包含5个注意力机制模块(2个融合‑移动翻转卷积块和3个移动翻转卷积块)。分割模型的特征提取器部分进行特征的有效提取，且使模型更小、训练速度更快，多尺度的信息提取，细节与“较粗”抽象信息都得到有效的提取与保留，在降低了噪声的影响的同时最大限度的保留模糊边界的梯度信息，分割精度更高。
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公开(公告)号：CN109102062B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201810927745.0
申请日：2018-08-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于Petri网与混沌差分萤火虫算法的3D NoC测试规划方法，首先通过在原型Petri网的基础之上增加时延与带抑止弧的概念，能有效描述测试规划中的IP核调度问题、简化模型；模型建立后，为了在Petri网的变迁发生序列集合中实施高效寻优，对基本萤火虫算法进行了两处改进，即分别采用单维结合多维的混沌优化方法，使基本萤火虫算法具备精细的局部寻优能力，采用与差分进化算法之间的信息共享机制，增强基本萤火虫算法的全局寻优能力。将实验结果与其他测试方法的实验结果进行比较，结果显示本发明测试方法在测试时间与程序运行时间方面都展现出较明显的优势。
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公开(公告)号：CN106503333A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610918068.7
申请日：2016-10-20
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F17/5013 , G06F11/3684
Abstract: 本发明公开一种三维片上网络测试规划方法，结合3D NoC测试的特点建立一种时间Petri网模型，将变迁激发序列作为并行测试任务规划方案，通过改进的两级递阶蝙蝠算法，在测试路径分配基础上进行顺序调度优化，将测试资源合理有效的分配给各IP核。本发明采用的模型直观的描述了3D NoC测试规划问题，可以有效降低3D NoC测试时间、提高测试效率、保证测试有效性。本发明的测试规划算法在解的质量、收敛速度方面具有一定的优势，能有效提高并行测试的效率，降低测试时间。
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公开(公告)号：CN114742917B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210442223.8
申请日：2022-04-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的CT图像分割方法，先利用给定的已分割的CT图像对构建的分割模型中对其进行训练，再将待分割的CT图像送入训练好的分割模型中，得到分割好的CT图像。本发明的分割模型EfficientNetV2‑UNet以由EfficientNetV2模型中的特征提取器部分作为主干网络，该主干网络中包含5个注意力机制模块(2个融合‑移动翻转卷积块和3个移动翻转卷积块)。分割模型的特征提取器部分进行特征的有效提取，且使模型更小、训练速度更快，多尺度的信息提取，细节与“较粗”抽象信息都得到有效的提取与保留，在降低了噪声的影响的同时最大限度的保留模糊边界的梯度信息，分割精度更高。
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