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公开(公告)号：CN117745738A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311639918.6
申请日：2023-12-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于超小型神经网络模型的工业CT图像分割方法，包括以下步骤：对输入工业CT图像进行阈值处理，生成二值图像；将二值图像优化处理，作为神经网络阈值分割特征；扩充阈值分割特征个数；利用网络特征提取模块生成CNN特征；将阈值分割特征和CNN特征融合到输入神经网络进行图像分割；训练整个超小型神经网络，最终用于工业CT图像分割。通过将传统阈值分割方法卷积化，提取阈值分割特征，并利用简化多尺度空洞卷积模块提取CNN特征，最后将两种特征融合进行神经网络学习并获得分割结果。由于阈值分割算法可学习参数少，效率高，能够提供大量的真实分割信息。因此该网络对工业CT图像的分割精度较高，且网络规模小，储存成本和训练成本低。
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公开(公告)号：CN117086223A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311104738.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种环件胀形与缩径一体成形装置及其工艺方法，包括内、外冲头、内径胀形与外径收缩模具，内、外支撑滑轨、安装台、液压装置以及底座等；内、外冲头与模具接触面为多边锥形，通过伸缩杆与液压装置连接，液压装置位于同一基准面以保证同步变形精度；内径胀形与外径收缩模具均由截面为类L形的驱动块与整体切分的离散块组成，驱动块与冲头接触面有斜度；所述支撑滑轨上有滑槽，端部与旋转机构连接，通过弹簧控制模具复位、通过螺杆控制环件旋转。本发明可在以一套装置上实现环件内径胀形、外径收缩以及二者同时变形，精度较高，应用范围广。
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公开(公告)号：CN110188102A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910438000.2
申请日：2019-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06Q50/04
Abstract: 本发明请求保护一种工厂多源能耗数据并行处理系统及方法，包括多源能耗数据采集拓扑结构模型、多源实时能耗数据并行处理器以及多源能耗数据存储器，多源能耗数据采集拓扑结构模型采用多级树形拓扑结构网络，拥有多种数据采集协议的多源能耗数据采集智能终端直接与智能仪表或PLC相连，工厂公共辅助设备安装RTU获取数据并无线传输。多源实时能耗数据并行处理器将能耗数据采集终端、RTU、智能仪表视为分布式数据源节点，处理器内置实时多任务调度模型算法优化多源数据采集处理效率，多源能耗数据存储器对数据进行实时与历史数据双模式存储，实时数据库向历史数据库单向传导，历史数据库存储处理过的实时能耗数据以及能耗累计统计数据、能耗状态评估仿真数据等。
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公开(公告)号：CN109543046A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811365930.1
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度学习的机器人数据互操作领域本体构建方法，包括数据源的预处理，基于深度学习的机器人领域术语提取和概念抽取，构建机器人数据与概念之间的关系模型。该方法解决了机器人异构系统数据互操作的关键问题，即如何解决异构数据源语义异构问题。该方法主要应用于制造业异构系统中的数据互操作性，完成对机器人领域本体的半自动化构建，是对国内现有本体理论和应用研究的完善，填补了本体理论在工业机器人领域的应用研究盲点，该方法与传统人工方法相比，本体构建过程更加方便快捷，并且适用于大量数据源的本体构建。
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公开(公告)号：CN109474714A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811365964.0
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种传感器标识快速查询方法；主要包括以下步骤：1)对传感器数据进行获取；2)运用字符串匹配算法对传感器信息进行匹配；3)对匹配成功的传感器信息进行解析；4)将解析完成的信息上传到标识符管理系统；该发明通过字符串匹配算法对传感器信息进行有效管理和监控，能够达到工业级传感器信息数据的管理要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108242060A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201611243522.X
申请日：2016-12-23
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T2207/10004
Abstract: 本发明公开了一种基于Sobel算子的图像边缘检测方法，包括以下步骤：1)对待处理的原始图像进行引导滤波处理；2)对滤波后图像利用改进Sobel算子进行边缘图像处理；3)对上述边缘图像再次利用Sobel算子进行图像二次边缘检测；4)对上述图像进行边缘滤波，以滤除边缘强度小和边缘链短的边缘点，得到最终边缘图像。本发明的图像边缘检测方法采用引导滤波，在像素强度变化小的区域做了一个加权均值滤波，而在变化大的区域，对图像的滤波效果很弱，但有利于保持边缘；其次使用改进Sobel算子边缘检测、二次Sobel算子边缘检测和边缘滤波，提高了图像边缘检测的精确度。
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公开(公告)号：CN107193259A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201610140287.7
申请日：2016-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B19/406
CPC classification number: Y02P70/161 , G05B19/406
Abstract: 本发明提出了一种基于实时电量的数控机床主传动系统能耗和时间信息获取方法，该方法根据所建立的数控机床加工过程中主传动系统能耗增量数学模型，以及前期通过实验获取载荷损耗系数和空载能耗增量与转速的拟合函数，仅需实时采集数控机床主传动系统主轴电机的输入端电量，以及在数控机床运行状态判断过程中采集主轴转速，对电量和转速数据分析处理后，就能准确的判断数控机床的运行状态，得到有效加工时间和使用已建立的数学模型算出加工有效能耗，最终计算出能量效率以及加工时间效率等信息。该方法可以直接用于数控机床能耗监控、加工过程能效评估、能耗管理系统等应用中，并且可以应用到数控机床节能技术研究中，具有较广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN104728198A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510163193.7
申请日：2015-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种液压互锁控制回路，包括第一液压回路、第二液压回路及用于同时控制第一、二液压回路中各液压锁的换向阀Ⅲ，换向阀Ⅲ的左出油口A与第一液压回路中液压锁Ⅰa、Ⅰb的控制油口x及第二液压回路中液压锁Ⅱa、Ⅱb的泄漏油口y相并连，所述换向阀Ⅲ的右出油口B与第一液压回路中液压锁Ⅰa、Ⅰb的泄漏油口y及第二液压回路中液压锁Ⅱa、Ⅱb的控制油口x相并连；通过一组换向阀实现两组液压回路的互锁功能，有效避免了因电气互锁失效带来的设备损坏甚至造成人身伤害等问题，降低了控制风险；回路中需要的换向阀数量减少，不仅节约了制造成本，更减少了漏油点隐患数量，从而增加了系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN107767022B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201710818166.8
申请日：2017-09-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生产数据驱动的动态作业车间调度规则智能选择方法，属于制造企业作业车间排产调度应用领域，主要包括：引入Multi‑Pass算法仿真机制，建立作业车间生产调度仿真平台，生成排产调度的样本数据；对获得的样本数据作筛选，生成调度参数集；设计不同调度目标下用于调度知识学习的BP神经网络模型；提出一种改进的萤火虫算法优化BP神经网络模型的训练，获得NFA‑BP模型；将各调度目标下的NFA‑BP模型集合成一个智能调度模块，并与作业车间MES系统进行集成，指导在线调度；人工调整在线排产调度的偏差并更新调度参数集，智能调度模块进行在线优化学习；适应了真实车间生产状况的智能调度模块根据当前作业冲突决策点输出最优调度规则。
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公开(公告)号：CN110231808A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910438073.1
申请日：2019-05-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明请求保护一种生产过程能效跨尺度智能协同控制系统与方法，由数据驱动生产过程能效建模模块、生产过程能效跨尺度动态优化模块以及生产过程能效跨尺度智能协同控制模块构成，其中数据驱动生产过程能效建模模块包括了数据预处理系统、数据分类器以及多数据模型融合器，并基于工艺加工时序，利用时序目标级联算法进行单工艺与全工艺链能耗的协同优化，最后将每个工艺单元看成一个低尺度的能耗调控体，将全工艺链系统看成一个高尺度的调控体，能耗在两个尺度上进行动态协同，协同策略采用时间粒度融合算法，从而在当前智能制造环境下，支撑制造工艺单元与制造工艺链能效的智能协同控制，智能化降低企业能耗成本与环境排放。
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