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公开(公告)号：CN119413891A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411580039.5
申请日：2024-11-07
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明提供一种晶圆缺陷检测装置及检测方法，属于晶圆技术领域，该晶圆缺陷检测装置包括；安装座，可用于支撑整体设备；安装座内设置有两组夹持机构，其中一组夹持机构包括第一马达、齿轮、滑座、齿条、滑杆、滑架、第二马达、对接头和夹持块，第一马达固定连接于安装座的下内壁，可用于带动齿轮转动，齿轮固定连接于第一马达的输出端，可用于带动两个齿条相互移动，通过将穿透灯移动至晶圆的上表面，通过运行穿透灯对晶圆进行照射，当灯光接收锅接收到反射光信号。灯光接收锅中的光电转换器，将反射光信号转换为电信号，并进行放大和过滤，以提高信噪比，通过分析接收到的反射光信号的强度和分布，可以判断晶圆是否有裂痕以及裂痕的位置。
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公开(公告)号：CN119364165A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411825007.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 无锡学院
IPC: H04N23/52 , B08B7/00 , B08B7/02 , B08B7/04 , B08B13/00 , G03B17/55 , H04N23/50 , H04N23/54 , H04N23/55 , H04N23/61 , B60S1/56
Abstract: 本发明公开了基于超声波振动和场景分类车载摄像头自清洗装置及方法，包括镜片、摄像头组件、压电换能器、摄像头外壳、PCB电路板、加热线圈、前壳体以及后壳体；前壳体与后壳体分别位于摄像头外壳前后端固定连接，镜片固定在前壳体与摄像头外壳之间，压电换能器固定于镜片的下侧以及摄像头外壳内设有的凹槽之间，加热线圈安装在镜片内侧，摄像头组件位于摄像头外壳内部，摄像头组件下端固定安装有PCB电路板，通过环绕在镜片上的加热线圈，使整个镜片升温，同时通过环绕粘接在镜片下方的压电陶瓷片，通过快速超声波振动，将污染物抖落出镜片范围。本发明具有结构简单,便于组立,可靠性好,小型化和低成本的特点。
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公开(公告)号：CN118492723A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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公开(公告)号：CN115138891A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211082454.9
申请日：2022-09-06
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本发明涉及机械钻孔领域，公开了一种可快速调换刀具的钻孔装置，包括支撑架、一号支撑管、二号支撑管、一号副锥齿轮、下传动部分、上传动部分、升降部分，支撑架前部转动连接有水平的一号支撑管，且右部转动连接有水平的二号支撑管，一号支撑管前部同轴固定有一号副锥齿轮，一号支撑管同轴螺纹连接有水平的一号螺纹杆，一号螺纹杆前后两端各固定有一号支撑块。本发明通过右手拇指控制操纵杆进行前后摆动和左右摆动，即可使得对应的二号副锥齿轮与二号主锥齿轮相啮合或者四号副锥齿轮与四号主锥齿轮相啮合，能够使得对应的刀具实现竖直状态，从而达到快速调换四把不同的刀具进行孔加工的目的，然后利用转动的下电机即可间接带动不同的的刀具进行转动。
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公开(公告)号：CN119397714A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411818631.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06F18/2135 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度历史信息融合的涡扇发动机RUL预测方法及系统，包括：采集涡扇发动机运行时的各种传感器数据，并进行预处理，得到带有RUL标签的多个时间窗口数据；利用三个不同尺度的滑动窗口进行处理数据，将当前时刻之前的所有历史时间窗口数据在第三维度上进行叠加，并利用主成分分析法对叠加后的数据进行降维，最后将得到的三个尺度数据进行融合，得到训练和测试样本；采用ISEformer网络框架，训练获得RUL预测模型；根据待检测的涡扇发动机的运行数据，以所述预测模型输出预测结果。本发明通过这种将历史数据融合与深度学习技术相结合的创新方法，本发明显著提升了涡扇发动机在复杂工况下的RUL预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886801B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411382722.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/067 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开一种交通流预测模型的构建方法及交通流预测方法，包括如下步骤：S100、以图结构来描述网络中实体之间的关系，同时构建节点之间的特征矩阵；S200、根据图结构和特征矩阵，采用结合时空注意力机制的卷积神经网络框架，构建交通流预测模型。本发明建立一个由图网络生成层、图卷积模块和多尺度时间卷积模块三个核心组件构成的框架，由自适应动态图生成器和异构邻接关系注意力机制来生成动态邻接矩阵，并对多类邻接矩阵聚合，进而更好地利用交通节点中的交通特性，以及捕捉提取交通特征里隐含的空间特征，克服了传统方法的局限性，有效地解决了传统交通流量预测方法在智能交通系统中预测准确度度、无法反映交通网络影响等问题。
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公开(公告)号：CN119312695A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411725265.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习模型的涡扇发动机剩余使用寿命预测方法及系统，包括：获取涡扇发动机运行时的运行数据，并进行预处理，构建训练数据集；构建双通道的初始学习框架，根据所述数据集，采用引入CBAM注意力机制的TCN‑BiLSTM网络框架，进行训练；另一路径通过手工特征提取运行数据的平均值和退化趋势系数，作为预测模型的辅助输入；获得训练完成的预测模型；根据待检测的涡扇发动机的运行数据，以所述预测模型对涡扇发动机进行剩余使用寿命预测。本发明采用基于改进CBAM注意力机制的TCN‑BiLSTM混合模型，处理复杂的时序数据，同时还将手工提取的平均值和退化趋势系数作为辅助输入，提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119151242A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411605411.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 无锡学院
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的多智能体系统高效任务分配方法及系统，本发明涉及配送物流多智能体系统任务分配领域，包括：该系统通过将总区域划分为多个面积相同的子区域，系统获取待分配配送任务的总数及其对应的需求数据和环境数据，依据需求数据为每个配送任务确定优先级，并基于目标配送位置信息统计每个子区域内的配送任务数量。系统获取可执行配送任务的运输智能体总数量，以及每个子区域中心点到总区域配送点的距离信息。结合环境数据和子区域内的配送任务数量，生成每个子区域的最大配送量。根据每个子区域的任务优先级和最大配送量，合理安排运输智能体执行任务配送，增强了在复杂环境下的适应性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118492723B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410781528.0
申请日：2024-06-18
Abstract: 本发明涉及串焊机技术领域，具体公开了一种用于半导体电池片加工的串焊机，包括串焊机主体以及焊接平台；还包括焊接头；收集盒，收集盒位于焊接头外侧，收集盒底部开设有多个连通孔，连通孔位于焊接头外侧；收集机构，收集机构与收集盒连接，此用于半导体电池片加工的串焊机，通过设置的收集机构能够抽取收集盒内的空气，使得收集盒内产生负压，从而利用焊接头外侧的连通孔吸取焊接头周围的空气，同时收集机构还会在串焊机主体每次带动焊接头上升复位时，都对焊接头表面进行吹气，以配合将焊接头表面新沾附的氧化物进行清理，通过每次焊接头焊接一次后，都对焊接头表面进行吹气清理，减轻工作人员工作量，提高串焊机主体的焊接效率。
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公开(公告)号：CN118446091A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410535282.9
申请日：2024-04-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06F30/27 , G06T3/4038 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的积雪覆盖度反演方法，属于遥感图像处理的技术领域。本方法通过设计一种基于深度学习的积雪覆盖度反演模型，根据反演积雪覆盖度的标签和输入数据，深度学习模型自动学习不同范围积雪覆盖度的特征，并保存最佳的模型参数。本发明方法可在实时风云卫星数据发布以后快速得到积雪覆盖度反演结果，同时可以结合前后时相卫星数据有效滤除云遮蔽干扰，因此具有更高的时间分辨率和可靠性。
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