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公开(公告)号：CN115601351A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211368622.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 中北大学(CN)
Abstract: 本发明涉及一种融合多模信息的键合缺陷识别方法及系统，涉及图像识别领域，该方法包括：获取待识别芯片图像；根据待识别芯片图像确定图像参数；图像参数包括缺陷角点、缺陷边缘、污点灰度、污点边缘、缺陷形态、缺陷分布、缺陷差异比和污点差异比；将所述图像参数输入缺陷识别模型，根据待识别芯片图像的当前检测范围和当前图像参数，输出对待识别芯片图像进行缺陷检测的执行动作，通过执行动作更新检测范围，缺陷识别模型迭代输出执行动作，直到满足结束检测条件为止；缺陷识别模型为采用样本数据集训练好的深度卷积网络模型；所述样本数据集中每个样本包括芯片样本图像、图像参数和按顺序排列的执行动作。本发明提高了芯片缺陷识别精度。
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公开(公告)号：CN115185211A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210685116.8
申请日：2022-06-17
Applicant: 中北大学
IPC: G05B19/042 , G01R31/385
Abstract: 本发明公开了一种适用低温振动传感器的动态电源管理系统及方法，包括电源传感器模块、关键器件传感器模块和微处理器模块；电源传感器模块用于检测电池的状态；关键器件传感器模块用于感知器件关键参数，所述关键器件为最大能耗单元CPU单和A/D转换器，所述关键参数包括最大能耗单元CPU中的CPU电流、CPU电压、CPU使用频率和A/D转换器中的A/D转换芯片电流、A/D转换芯片电压、A/D转换芯片使用频率以及系统总功耗、电池总消耗功率；所述关键参数为变量参数；微处理器模块获取到所述关键器件传输的关键参数输入后，输出控制动作对所述电源传感器模块进行能耗控制；控制动作包括工作、待机、断电和延时。
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公开(公告)号：CN115015255A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210696159.6
申请日：2022-06-20
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及显微CT成像技术，具体是一种可灵活调节成像视野的显微CT成像装置。本发明解决了现有显微CT成像装置使用灵活性差、适用范围受限的问题。一种可灵活调节成像视野的显微CT成像装置，包括矩形基板、纵向电动直线模组、横向电动直线模组、电动旋转平台、电动升降平台A、电动升降平台B；其中，纵向电动直线模组的底板固定于矩形基板的上表面中部，且纵向电动直线模组的滑台朝上；横向电动直线模组的底板固定于纵向电动直线模组的滑台的上表面，且横向电动直线模组的滑台朝上；电动旋转平台的底板固定于横向电动直线模组的滑台的上表面；电动旋转平台的台板的上表面安装有三爪卡盘。本发明适用于显微CT成像。
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公开(公告)号：CN114926428A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210520764.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种缺陷检测方法及系统，涉及计算机断层图像重构领域，方法包括：对发动机进行双视角投影采集，得到发动机投影图；将所述发动机投影图利用神经网络进行特征提取，得到特征向量；根据所述特征向量和正常发动机样本确定马氏距离；根据所述马氏距离确定所述发动机的异常区域；根据所述异常区域利用视差原理进行重建，得到带缺陷的发动机三维图像。本发明能够实现实时准确地检测发动机的缺陷。
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公开(公告)号：CN114612433A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210245557.6
申请日：2022-03-14
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代残差网络的双能CT图像分解方法，所述图像分解方法包括以下步骤：步骤S100：根据被测人体部位从人体模型中选取若干个不同特征的人体部位模型，并据此建立训练数据集；步骤S200：构建用于实现双能CT图像分解的迭代残差网络；步骤S300：基于步骤S100中的训练数据集对步骤S200中的迭代残差网络进行网络训练，完成网络训练并保存训练结果；步骤S400：采集被检测物体双能投影数据，并将投影数据通过单能CT图像重建算法重建得到被检测物体的高能CT图像和低能CT图像；步骤S500：利用步骤S300中完成训练的迭代残差网络分解步骤S400中被检测物体的高能CT图像和低能CT图像，输出被检测物体的基材料密度图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109875593A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910107265.4
申请日：2019-02-02
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供一种CT成像方法、存储介质和装置，该方法包括：步骤11：设定被测物的成像电压范围[V1,V2]；步骤12：在[V1,V2]的范围内取N个不同的扫描电压，N大于被测物所包含的材质总数K，且任意两个扫描电压之间的差值大于第一预设值，在每个扫描电压下对被测物进行全角度扫描成像，获得符合成像灰度要求的N个投影图像序列；步骤13：基于N个投影图像序列，求解满足泊松极大似然原理的的变能量多谱衰减表达式中的被测物的所有材质对应的投影厚度矩阵D；步骤14：基于D，计算X射线中每个窄能谱段的分离投影pr，r＝1,2…R；步骤15：重建pr得到每个窄能谱段的重建图像ar。本发明的方法可以实现低成本、能谱分辨率高的多能谱CT成像。
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公开(公告)号：CN120047389A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510037905.4
申请日：2025-01-09
Applicant: 中北大学
Abstract: 本申请提供了一种半导体器件检测方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：针对待检测半导体器件采集两张具有垂直关系的DR图像；基于预设三维体积重建模型获得该两张具有垂直关系的DR图像对应的待检测半导体器件的三维体积；基于该三维体积对待检测半导体器件进行缺陷检测；其中，预设三维体积重建模型通过大尺度结构恢复和小尺度细节重构融合获取三维体积。该方法能够在节省人力物力资源的前提下，高效率、高精度地实现半导体器件的缺陷检测。
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公开(公告)号：CN119863465A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510352070.1
申请日：2025-03-25
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供一种基于CT影像的3D打印网格结构多域特征缺陷检测方法，通过计算机断层扫描将3D打印网格模型转换成RAW数据并提取所述3D打印网格结构，并通过空间域特征分析提取所述3D打印网格结构在空间域中的几何特征，通过频域分析确定所述重复结构的分布并绘制特征频域的变化曲线，结合所述空间域的信息和所述特征频域的变化曲线确定重复单元，基于快速点特征直方图特征对所述重复单元的特征提取并进行配准，通过遍历对比配准后所述点云中的所述重复单元的特征并获得结果并以热图形式显示，可视化使用户可以直观全面地观察模型的差异，有助于快速定位和分析潜在的打印缺陷，起到了检测精度高和效率高的有益效果。
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公开(公告)号：CN115684218A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211408584.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 中北大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 一种用于林木中钻蛀性害虫的X射线探测装置，属于无损探测技术领域，解决对钻蛀性害虫的检测准确度低、易遗漏或误检测被侵害树木的技术问题，解决方案为：环形导轨环绕于待测树木的外部，保持架的首尾两端分别与第一工作平台、第二工作平台固定连接，驱动电机通过驱动轮驱动第一工作平台与第二工作平台同步沿导轨做圆周运动；在第一工作平台与第二工作平台上相对设置气动滑台，X射线源、X射线探测器分别安装在对应的气动滑台上，气动滑台分别带动对应的X射线源、X射线探测器沿圆弧形保持架两侧端点的连线运动。本发明可以在不损害树木生长的前提下，准确高效地探测疑似被害虫蛀食的树木，同时本装置可以实现对区域林木不同树木所有高度的害虫探测。
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公开(公告)号：CN114612435A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210249553.5
申请日：2022-03-14
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂结构件内部零件空间分布位置快速检测系统，包括：图像采集模块、模型训练模块、数据库模块、目标检测模块和统计分析模块，通过图像采集模块采集训练数据集，通过模型训练模块建立复杂结构件投影数据高精度检测模型，通过数据库模块建立零件坐标数据库，通过目标检测模块对零件进行检测，通过统计分析模块统计分析检测信息并输出零件检测结果，利用CT反演成像，将复杂结构件二维投影数据的检测问题转化为断层平面的检测，避免零件遮挡影响，解决了复杂结构件内部零件空间分布位置检测难题，利用先验信息计算最大采样步长的采样原则，有效减少了投影数据获取量，减少了数据采集时间。
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