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公开(公告)号：CN114140439B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111467997.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置，识别方法包括：从采样图像中获取特征点位置，并对焊缝类型进行分类，之后对图像作预处理后获取焊缝轮廓线，并结合特征点的位置、轮廓类型和轮廓线的形状计算出激光入射角参考向量；把特征点在采样的图像中的坐标以及激光入射角参考向量发送给机器人控制系统；机器人控制系统执行空间映射、轨迹规划操作，把图像特征点及激光入射角参考向量转换成可以控制机器人运动的控制量输出给机器人后控制机器人运动。通过YOLOv4实现对焊缝类型进行分类并识别焊缝轮廓特征点位置，进而计算出激光入射角参考向量，在三维异形焊缝的焊缝跟踪过程中具有较高的识别和分类准确率以及较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115983115A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211648832.5
申请日：2022-12-20
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F119/08
Abstract: 本公开是关于一种基于深度神经网络的室内火灾演变预测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：构建基于FDS的火灾演变仿真，并完成对物理模型数据、火灾演变模型关键参数的设置，建立预设火灾场景的模拟数据及拟合数据；以所述模拟数据为输入，基于预设第一深度神经网络模型、预设第二深度神经网络模型，生成温度场图；在火灾发生时，接收现场信息，并根据所述现场信息基于所述预设深度神经网络模型生成预测温度场图，完成对火灾演变的预测。本公开通过设计两阶段深度神经网络对输入向量进行高精度重建，对场模型的仿真数据进行拟合，从而提高了火灾演变预测的实时性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114043087B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111467999.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开一种三维轨迹激光焊接焊缝跟踪姿态规划方法，其包括步骤：(a)约定TCP坐标系并手眼标定；(b)输入预设轨迹；(c)把传感器特征点坐标由传感器坐标系转换到机器人世界坐标系中；(d)构建参考球面；(e)通过双指针遍历预设轨迹的方式求解参考球面和预设轨迹的交点，获取焊缝特征点处机器人最佳姿态方向向量；(f)结合焊缝类型和姿态方向向量，规划机器人姿态。本发明通过设置预设轨迹，在跟踪采样过程中分析当前采样点和预设轨迹的位置关系提前预测传感器采样点处的机械臂姿态，提供了应用于eye‑in‑hand模式的线激光传感器激光焊接焊缝跟踪系统的实时规划姿态解决方案，可以用于实现多种三维异形轨迹的焊缝跟踪。
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公开(公告)号：CN114140439A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111467997.8
申请日：2021-12-03
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置，识别方法包括：从采样图像中获取特征点位置，并对焊缝类型进行分类，之后对图像作预处理后获取焊缝轮廓线，并结合特征点的位置、轮廓类型和轮廓线的形状计算出激光入射角参考向量；把特征点在采样的图像中的坐标以及激光入射角参考向量发送给机器人控制系统；机器人控制系统执行空间映射、轨迹规划操作，把图像特征点及激光入射角参考向量转换成可以控制机器人运动的控制量输出给机器人后控制机器人运动。通过YOLOv4实现对焊缝类型进行分类并识别焊缝轮廓特征点位置，进而计算出激光入射角参考向量，在三维异形焊缝的焊缝跟踪过程中具有较高的识别和分类准确率以及较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108921057B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810630720.4
申请日：2018-06-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的对虾形态测量方法，包括：对对虾样本和参照物进行拍摄，以获取样本图片；根据样本图片对目标区域进行标定，并生成目标区域对应的描述文件，将描述文件与样本图片关联；根据样本图片以及描述文件建立数据集，根据数据集生成对虾形态测量模型；对测试集中的样本图片进行预处理，以生成测试图片；将测试图片输入对虾形态测量模型，以生成泛化性能评分；根据泛化性能评分确定最终对虾形态测量模型，并根据最终测量模型进行对虾形态测量；本发明还公开了一种计算机可读存储介质、终端设备以及基于卷积神经网络的对虾形态测量装置；从而实现对对虾形态参数高效、精准地测量，节约对虾育种过程中所需的人力和物力。
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公开(公告)号：CN103743713A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410011251.X
申请日：2014-01-10
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 一种分子逻辑电路的监测和调试方法，涉及分子逻辑电路和DNA链置换技术。通过提供一种基于DNA链置换反应的分子逻辑电路任意点分子浓度的监测方法,对分子逻辑电路进行调试。包括：根据调试需要确定监测的目标分子；根据目标分子的DNA序列设计相应报告分子；通过报告分子对目标分子进行实时监测；读取报告分子的输出信号，获取目标分子的监测结果；通过目标分子监测结果的分析比对，对报错点进行调整从而实现对分子逻辑电路的调试。实验验证，新加入的报告分子对原电路的影响可忽略不计，可有效的简化分子逻辑电路的调试工作。
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公开(公告)号：CN210071128U
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201921164127.1
申请日：2019-07-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G01G23/42 , G01G23/365
Abstract: 一种用于大批量称量的多功能传输电子秤，涉及电子秤技术领域，包括秤体与托盘，秤体本体内设有称量模块、主控单元、通信模块、显示模块、数据存储模块和供电模块；称量模块连接主控单元的输入端，称量模块用于采集称量数据并将称量数据传输到主控单元；主控单元的输出端分别连接显示模块和数据存储模块，主控单元用于将称量数据进行分析处理并将处理后的数据分别传输到显示模块和数据存储模块；通信模块连接数据存储模块的输出端，通信模块用于将数据存储模块的数据传输到客户端；所述供电模块用于为整个电子秤进行供电。可实现自动批量称量过程的数据处理、存储与传输，应用范围广，可满足不同应用场合下用户的需求。
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