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公开(公告)号：CN116863210A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310760916.6
申请日：2023-06-26
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V10/764 , B65G47/90 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/73
Abstract: 本发明公开了一种基于边云协同的搬运机器人物料视觉检测方法与系统，系统包括搬运机器人主体、图像采集系统、边缘计算平台、云端分析平台、信息交互系统，其中，图像采集系统获取车间物料实时图像；边缘计算平台包括图像预处理模块、物料识别模块和机器人控制模块，图像预处理模块对图像预处理并输入物料识别模块；物料识别模块利用物料检测模型识别目标物料并将抓取点信息输至机器人控制模块；机器人控制模块根据抓取点信息对搬运机器人主体的动作进行控制，云端分析平台进行任务分配与监控、模型构建更新等任务；信息交互系统用于边缘计算平台和云端分析平台之间的信息交互；本系统及方法有效提高物料搬运行效率及识别精度。
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公开(公告)号：CN116619368A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310606781.8
申请日：2023-05-26
Applicant: 江苏大学
IPC: B25J9/16 , G01P13/02 , G01P5/24 , G01B11/00 , B25J18/00 , G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合三维风速与视觉的茶叶动态目标识别方法，获取待采摘区域茶叶图像，基于改进的YOLOv7旋转目标检测算法对茶叶图像进行特征提取和特征融合，输出茶叶嫩稍初始位置预测结果；获得风速、风向信息，基于风速、风向信息果得到茶叶位置偏移量，根据茶叶位置偏移量以及茶叶嫩稍初始位置预测结，预测出改变后的茶叶嫩稍位置信息；基于预测出的改变后的茶叶嫩稍位置信息，执行对茶叶嫩稍的采摘。本方法通过自然风力的影响预测茶叶动态位置变化，降低了茶叶采摘过程中由于自然因素造成的影响，还可以回避采摘机械臂运行所需时间的问题。
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公开(公告)号：CN114663752A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210187097.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的食用豆产量智能估计方法、系统，利用双目视觉相机采集种植单元内食用豆的二维图片；用Yolo V3算法识别出二维图片中的标识杆，进而获取可分析基础区域；基于可分析基础区域，采用Yolo V3算法识别出可分析基础区域内食用豆豆荚信息；基于双目相机所采集的两幅对应食用豆二维图片，采用区域立体匹配算法，为识别的豆荚增加三维深度信息，获得豆荚三维坐标信息；基于筛选出的豆荚三维坐标信息，预测出田块食用豆的产量；本申请还提出了一种基于机器视觉的食用豆产量智能估计系统，包括智能感知硬件配置系统和食用豆产量预估软件系统，食用豆产量预估软件系统以预测出食用豆产量；本发明能够解决食用豆产量预估不精准的问题，并可为食用豆收割机械的智能化提供感知信息基础。
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公开(公告)号：CN112149866A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010824218.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边云协同的智能制造车间异常预测与管控方法，包括：步骤1：基于先进的信息技术，在智能制造车间内构建边云协同决策环境；步骤2：在制造资源端，基于卷积神经网络算法对制造资源端异常进行预测，主动制定异常处理措施，并评估措施能否消除生产异常；步骤3：针对制造资源端不能彻底处理的异常事件，采用边云协同方案从横向协同与纵向协同两个方面构建异常处理措施；步骤4：将制定好的生产异常管控措施下达给相关的执行资源，执行资源调用相关指令，执行相关措施，以消除生产异常的不良影响。本发明旨在解决现有技术中生产异常识别慢、异常处理方式不优化、生产难以正常运行的问题。
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公开(公告)号：CN119885843A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411814958.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 江苏索普(集团)有限公司 , 江苏大学 , 江苏索普化工股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种化工转动设备的剩余使用寿命预测方法，首先获取转动设备全寿命数据，对获得的数据进行小波变换去噪、Z‑SCORE标准化处理，之后利用滑动窗口对数据进行分割构建训练样本，然后搭建GRU‑Attention网络，将样本输入网络进行训练。之后，根据车间内部传感器对转动设备的实时监控获取运行过程中的振动信号、温度、转速等参数。最后，对获得的实时数据进行预处理后输入到模型中进行剩余使用寿命预测，实现对设备剩余寿命的实时、准确预测，从而有利于优化维修策略，制定运行规划，提高生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119556560A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411670071.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B13/04 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识工程的离散制造系统异常预测方法及系统调控方法，将制造系统的数据处理成三元组形式并绘制成知识图谱，利用TransR模型对知识图谱中的实体和关系进行表征；利用表征后的知识图谱对图注意力网络KGAT进行训练，由图注意力网络KGAT输出节点加权表示；基于节点加权表示，通过构建预警模型对离散制造系统进行异常事件预警与严重性评估。本发明基于异常预测结果还提出了一种离散制造系统的自适应调控方法，能够使制造系统根据实时数据动态调整工艺参数，实现制造过程的灵活自适应响应。
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公开(公告)号：CN113642952B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110823302.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 江苏大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种低温液态奶产品全生命周期智能控制方法与系统，基于原料奶收集过程中汇集时间、位置以及质量信息的数据以及进入车间前的细菌检验结果，进行原料奶的自适应分拣；基于低温液态奶产品的销售数据与原料奶的收集情况，自适应制定低温液态奶产品的加工任务；针对液态奶产品的加工任务，基于实时生产过程数据，形成低温液态奶产品制造过程自适应优化机制；在低温液态奶产品加工完成后，调用物流过程自适应优化执行模块，以最快的速度将液态奶产品分配至需求终端；终端商场售卖低温液态奶产品，并将销售数据及时反馈给生产企业，以不断改善液态奶产品，形成良好的低温液态奶产业链；实现低温液态奶产品生产过程全生命周期智能控制。
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公开(公告)号：CN113636254B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110854813.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种智能仓储系统储物槽自适应优化调整方法与系统，首先构建一种能够自适应调整空间的智能仓储系统，主要包含仓储货架结构、信息采集单元和储物槽自适应优化控制系统；然后，预测出不同原材料未来的储存空间需求信息，获取所有原材料需要占用的储物槽空间尺寸；进而读取仓储货架的整体信息并设置约束条件，构建储物槽自适应优化调整的数学模型；基于数学模型，采用遗传算法对储物槽优化问题进行求解，得到最优的储物槽配置结构方案；最后，智能仓储系统的控制系统根据所得到的最优的储物槽配置结构方案，对仓储货架结构进行调节，实现对各储物槽进行自适应调整。
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公开(公告)号：CN113642952A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110823302.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种低温液态奶产品全生命周期智能控制方法与系统，基于原料奶收集过程中汇集时间、位置以及质量信息的数据以及进入车间前的细菌检验结果，进行原料奶的自适应分拣；基于低温液态奶产品的销售数据与原料奶的收集情况，自适应制定低温液态奶产品的加工任务；针对液态奶产品的加工任务，基于实时生产过程数据，形成低温液态奶产品制造过程自适应优化机制；在低温液态奶产品加工完成后，调用物流过程自适应优化执行模块，以最快的速度将液态奶产品分配至需求终端；终端商场售卖低温液态奶产品，并将销售数据及时反馈给生产企业，以不断改善液态奶产品，形成良好的低温液态奶产业链；实现低温液态奶产品生产过程全生命周期智能控制。
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公开(公告)号：CN112462696A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202010831244.X
申请日：2020-08-18
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种智能制造车间数字孪生模型构建方法与系统，包括：步骤1：在智能制造车间中配置传感设备，采集制造现场生产数据并进行深度融合与分析，形成制造车间实时数据库；步骤2：基于实时制造数据与跨领域制造过程专家知识，构建制造系统语义知识库；步骤3：基于制造车间实时数据库与制造车间语义知识库，构建出智能车间的数字孪生模型。本发明旨在解决现有数字孪生模型构建过程中存在的制造资源建模不全面、制造系统建模不聚合的问题。
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