公开(公告)号：CN119690145A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411821104.9

申请日：2024-12-11

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 计效园 ,  李沁阳 ,  董淏 ,  侯明君 ,  殷亚军 ,  周建新 ,  沈旭

IPC: G05D3/12 ,  G06N3/126

Abstract: 本申请属于铸造产品质量检测领域，公开一种大型铸件内部缺陷智能检测拍片路径规划方法及系统，方法包括：获取铸件模型上的角点、盲孔和大壁厚区域作为质量控制点；选取一个质量控制点作为起点，按照预设间距控制射线源遍历铸件模型表面查找相邻质量控制点间的补充路径点：若相邻质量控制点的间距满足预设间距，则以下一个质量控制点为新起点开始下一次查找；若不满足预设间距，则以上一个质量控制点为起点查找，直至查到的补充路径点与质量控制点的间距满足预设间距；重复查找直至满足停止条件；然后利用遗传算法规划实际拍片路径。本申请可有效避免实际拍摄中拍摄角度不佳导致的缺陷与铸件本体结构混杂等成像效果差、易产生漏检的问题。

公开(公告)号：CN119672471A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411860642.9

申请日：2024-12-17

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 计效园 ,  董淏 ,  侯明君 ,  段浩哲 ,  周建新 ,  殷亚军 ,  沈旭

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06F16/16 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请属于质量检测领域，具体公开了一种深度学习评片模型训练集反馈优化方法及装置，方法包括：对铸件的探伤图像进行缩放、裁剪和增强，得到增强子图像；确定探伤图像的标记文件路径，将标记文件路径结合图像裁剪方式，利用坐标变换算法，得到裁剪子图像的子图像标记文件；根据标记文件对增强子图像进行筛选，将筛选后的增强子图像作为训练集输入到神经网络模型中进行训练，得到训练好的检测模型；利用检测模型获取验证集对应的模型标记文件，根据已创建的校核标记软件对模型标记文件进行检测和修改，得到修改子图像；将修改子图像作为优化训练集输入至神经网络模型中进行训练。通过本申请可提高模型检测识别的准确性。

公开(公告)号：CN119643602A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411851082.0

申请日：2024-12-16

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 计效园 ,  段浩哲 ,  李沁阳 ,  董淏 ,  侯明君 ,  周建新 ,  殷亚军 ,  沈旭

IPC: G01N23/04 ,  G01N23/18

Abstract: 本发明属于铸造质量检测技术相关领域，并公开了一种轻合金铸件探伤拍片、评片及定位打标全流程检测方法，其包括：获取铸件的真实探伤成像图像及三维模型；对真实探伤成像图像进行预处理后执行单件号铸字的识别；生成虚拟无缺陷探伤图像并将其与真实探伤成像图像求差，定位得到缺陷的位置；对真实探伤缺陷依次进行二次检测、缺陷去伪和类别纠正和危害定量评级；将真实探伤成像图像由二维转换成三维，并获得真实探伤缺陷的三维位置及深度信息，然后相应对真实缺陷执行标记。通过本发明，可实现全过程智能化检测，同时具备高效率、高精度和稳定可靠等优点。

公开(公告)号：CN116822341A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310695758.0

申请日：2023-06-12

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 侯明君 ,  周圣智 ,  计效园 ,  董淏 ,  陈嘉龙 ,  吴楚澔 ,  李宁 ,  殷亚军 ,  周建新 ,  高亮

IPC: G06F30/27 ,  G06T17/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于三维铸件模型特征提取的缺陷预测方法及系统，属于铸造产品质量预测领域，方法包括：采用预设规格的包容体作为铸型将三维待测铸件包裹，构建三维待测铸件模型，并对三维待测铸件模型进行网格剖分，获取三维待测铸件数组；将三维待测铸件数组输入至训练好的3D‑DCAE模型中，经过三维卷积层和池化层，获取四个三维形貌矩阵；将三维形貌矩阵中每个元素离中心点元素之间的距离与元素值相乘后求和，获取各三维形貌矩阵对应的矩阵特征值；将金属液浇注温度、浇注速度和金属液中的工艺参数与三维形貌矩阵对应的矩阵特征值作为缺陷预测神经网络的输入，引入代价敏感学习进行缺陷预测。本发明解决了预测模型泛化能力弱问题。

公开(公告)号：CN113962102A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111266826.9

申请日：2021-10-28

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 周建新 ,  侯明君 ,  计效园 ,  王才加尚 ,  潘徐政 ,  殷亚军 ,  沈旭

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供了一种钢铁生产全流程碳排放数字化仿真方法，属于钢铁生产节能减排领域，根据钢铁实际生产工序流程，确定各个不同工序流程的钢铁生产碳素流图，根据各个不同工序流程的输入、输出物料的数据，计算各个不同工序流程的物料输入与输出的差值，获得各个不同工序流程的碳排放，将各个不同工序流程的碳排放进行累加，获得碳排放模型并进行数字化仿真，各个不同工序流程包括五个传统生产工序及一个工业生产环节，五个传统生产工序是指炼焦工序、烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序，一个工业生产环节包括五个传统生产工序中溶剂消耗过程、电极消耗过程和降碳过程。本发明方法能与钢铁生产流程再造结合，具有理论指导和工程应用价值。