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公开(公告)号：CN119125180A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411298438.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于非简谐激振的层合板脱粘缺陷无损检测方法，包括对待测层合板进行扫频激励并通过散斑干涉仪采集待测层合板的散斑干涉图像，扫频激励信号采用非简谐波，如方波、三角波或者脉冲；检测前，将散斑干涉仪的相机调整为实时相减模式；扫频时，观察实时相减画面，当检测到环形条纹时，标记条纹处为层合板脱粘位置；继续增加激振频率并观察实时相减画面是否有新的位置出现环形条纹，如果出现，继续标记；继续扫频并检测条纹，直到不再出现条纹为止，将标记缺陷位置的图片进行保存，检测结束。本发明采用非简谐激振，层合板脱粘缺陷检测耗时短、效率高，能够降低漏检，尤其是存在多处缺陷时，效果更为明显。
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公开(公告)号：CN117540202B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311178807.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06F18/2415 , G06N3/09
Abstract: 根据本发明公开了一种基于多信息融合深度集成网络的故障诊断方法和系统，故障诊断方法包括如下步骤：利用多个传感器采集被测零件不同健康状态下的振动信号；将多个传感器采集到的振动信号以相同大小的窗长切分出多个样本形成样本集，并将该样本集按照比例划分出训练集和测试集；构建一个由依次串接的基于复合指标的加权融合策略模块、跨尺度注意特征提取模块和权重拓扑学习模块的多信息融合深度集成网络模型；将训练集输入到所述多信息融合深度集成网络模型中训练；将测试集输入到已经训练好参数的多信息融合深度集成网络模型中进行健康状态判别。
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公开(公告)号：CN111330861B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010268968.8
申请日：2020-04-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本技术公开了一种旋转式木材等级分选装置，包括传送带机构、电动升降台和分选机构，传送带机构的后方设有电动升降台，传送带机构和电动升降台之间设有间隙，且间隙处上方和下方均设有相机一，分选机构位于电动升降台一侧；分选装置包括分选台、立柱、顶部结构和吸盘搬运结构，分选台的中部通过立柱与顶部结构连接，分选台的圆周方向上开设有多个收集槽，每个收集槽处均对应有一个收集筐，顶部结构的圆周方向上设有一圈圆形轨道，吸盘搬运结构与圆形轨道滑动连接。本技术可以机器自主识别并划分板材的等级，然后自主实现板材的分选。可以完全地由机械实现分选功能，将工人从重复繁琐的劳动中解放出来，还可以大大提高生产的效率。
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公开(公告)号：CN110583239B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201911027299.9
申请日：2019-10-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本技术公开了一种三点可调夹持式振动采摘装置，包括左夹持机构、右夹持机构、中夹持振动机构和底座；左夹持机构位于中夹持振动机构的左侧，右夹持机构位于中夹持振动机构的右侧；左夹持机构的底部固定连接在底座上，中夹持振动机构的底部通过直线传动机构一与底座连接且直线传动机构一用于驱动中夹持振动机构在底座上水平直线移动，右夹持机构通过直线传动机构二与底座连接且直线传动机构二用于驱动右夹持机构在底座上水平直线移动。本技术通过振动使得所选取的蓝莓枝条上的成熟蓝莓尽可能不受破损的掉落，且能实现成熟蓝莓的精准采摘，劳动强度低，人工成本低。
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公开(公告)号：CN108984887B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201810736681.6
申请日：2018-07-06
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复合材料确定性参数多阶段识别方法，包括以下步骤：步骤1，在有限元分析软件中建立复合材料的初始有限元模型，并计算其静力学位移响应；步骤2，根据复合材料结构静力学位移响应与复合材料弹性参数之间的力学关系，计算复合材料的独立弹性参数对于静力学位移响应的相对灵敏度；步骤3，在步骤1和2的基础上，根据相对灵敏度分析结果使用多阶段方法识别复合材料参数；步骤4，根据试验数据识别复合材料全部弹性参数。本发明使用三点弯位移数据，多阶段模型修正方法识别复合材料全部弹性参数。多阶段识别方法同时解决了识别灵敏度数量级相差较大的参数，导致修正过程中灵敏度矩阵病态的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569611B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910863620.0
申请日：2019-09-12
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G06F17/15 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多复变量法的结构频响函数灵敏度分析方法，针对频响函数灵敏度分析问题，对设计参数进行不同方向上的虚部摄动，把偏导数的计算转化为多复数函数值的计算，再将多复数运算转化为实数矩阵运算，提取实数矩阵运算结果的对应部分，即可得到多复数运算的实部和虚部结果，从而一次性计算得到结构的实部响应和虚部响应、实部灵敏度和虚部灵敏度。本发明可以提供高效、高精度的频响函数灵敏度分析方法，解决由于摄动步长导致的分析误差的难题，提高问题的分析精度。
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公开(公告)号：CN114817609B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210396144.8
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/51 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于提升树的实木地板颜色的自动排序方法，包括：采集多张实木地板表面图像并预处理；对实木地板图像进行颜色空间变换；建立实木地板图像的颜色深浅序列；设定每张实木地板图像颜色深度值；提取实木地板图像的颜色特征向量；建立实木地板颜色回归树数学模型并对其参数进行调优；通过最优回归树数学模型计算得到待测实木地板图像的颜色深度值；根据实木地板图像的颜色深度值的大小将实木地板图像的颜色进行在线排序。本发明以初步建立实木地板颜色深浅序列为先验知识，提取实木地板颜色特征向量，然后使用梯度提升决策树对实木地板颜色特征向量进行回归，实现实木地板颜色的无级分类，同时，还能实现实木地板颜色深浅自动排序。
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公开(公告)号：CN115017945A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210567779.X
申请日：2022-05-24
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增强型卷积神经网络的机械故障诊断方法和诊断系统，诊断方法包括如下步骤：采集机械设备不同故障类型的原始振动信号；对原始振动信号进行降噪处理，并将处理完的数据按照一定比例随机划分为训练集、验证集和测试集；搭建一个由特征提取模块、特征加权模块和特征分类模块三部分依次串接组成的增强型卷积神经网络模型；将训练集和验证集输入到搭建的增强型卷积神经网络模型中进行训练，采用早停法判断是否满足早停准则，如果满足，则提前结束训练；否则，更新权重和偏置参数继续输入增强型卷积神经网络模型中训练；将测试集输入到训练好的增强型卷积神经网络模型中进行测试，实现故障类型的自动识别。
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公开(公告)号：CN114972332A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210833979.5
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像超分辨率重建网络的竹集成材裂纹检测方法，包括：连续采集竹集成材受三点加载作用力产生扩展尖端裂纹的原始高清图像，去黑边裁剪得到与原始高清图像相对应的原始高分辨率图像；对原始高分辨率图像进行处理，得到低分辨率图像；将改进残差网络模型作为生成器，将生成器和判别器组合得到生成对抗网络模型；训练生成对抗网络模型；本发明克服了超分辨率图像重建中的细节信息丢失和边缘模糊；提高了竹集成材超分辨率图像重建的真实性；提高了网络性能；重建后的图像精度高，真实性高；利用从生成器生成出的超分辨率图像中提取出的信息对生成器模型进行二次检验，该检验方法从客观角度评价了生成器的性能。
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公开(公告)号：CN114897027A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210589411.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度小波核变分自编码器的机械故障诊断方法和系统，所述诊断方法包括如下步骤：获取针对机电液系统不同故障的两通道非线性振动数据并按1：1比例随机划分为训练集和测试集；将核函数映射模块、深度核特征学习模块和分类模块依次串接组成深度小波核变分自编码器；其中，核函数映射模块采用核函数映射方法将采集的数据集投影到高维特征空间，深度核特征学习模块采用小波变分自编码器进行堆叠学习并获得分类向量，分类模块对分类向量进行故障分类；采用训练集对深度小波核变分自编码器进行训练，完成非线性故障信息的深度提取，并将测试集输入到已训练好的深度小波核变分自编码器中，自动实现机电液系统的故障诊断。
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