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公开(公告)号：CN116058867B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202310017632.8
申请日：2023-01-06
Applicant: 华东师范大学 , 北京昌超医疗科技有限公司
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明提出了一种不固定扫描探头的轻量型成像超声系统，所述成像超声系统包括无线扫描探头、终端设备、三维成像计算设备；其中，所述无线扫描探头以无线方式分别向终端设备和三维成像计算设备传输超声图像数据和探头的加速度、角速度数据；所述终端设备向三维成像计算设备提供所需的二维超声图像；所述三维成像计算设备将重建完成的三维超声数据传输至终端设备。本发明解决了医生对二维超声图像难以理解的问题，能够使医生通过实时三维视图更直观地理解组织器官结构，以更高效率的方式培训医生做超声扫描和理解二维超声图，解决超声医生培训耗时长的问题。
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公开(公告)号：CN115736980B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211498669.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 华东师范大学 , 北京昌超医疗科技有限公司
IPC: A61B8/00 , A61B5/318 , G06N3/04 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种应急用的超声成像系统，所述系统包括用户终端、无线超声探头、计算平台、心电监护仪；所述用户终端安装有对应的超声信息显示软件，能够显示超声图片并接收计算平台传输的辅助诊断结果并进行显示；所述无线超声探头用于对待检查部位进行超声扫描，并将超声扫描形成的图像文件通过无线传输方式发送给用户终端；所述计算平台部署在云服务器上，用于对用户终端上传的超声视频和/或心电监护仪传输的心电信号进行检测与计算，获得辅助信息，并传送回用户终端进行显示；所述心电监护仪至少具有一导联，能够将心电数据无线传输至计算平台。本发明还提出了上述系统在腹腔损伤或腹腔异常出血的快速应急超声检查中的应用。
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公开(公告)号：CN113804121B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110986879.1
申请日：2021-08-26
Applicant: 华东师范大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种多工件轮廓实时测量方法，包括以下步骤：(1)首先获得待测物体的母线方程Z＝f(x)；(2)求出母线方程的微分f'(x)；(3)定义直角坐标系中测量点水平移动的步长x；(4)用公式计算当前测量点B/X/Z三轴对应的位置，并将计算结果即B/X/Z三轴位置信息添加到列表中；(5)移动单位步长到下一个测量点，重复步骤4、5直到遍历完所有测量点；(6)包含所有测量点对应的B/X/Z三轴位置信息的列表即该物体的测量轨迹。本发明还公开了一种实时三维回显模块的实现。本发明还公开了一种实现上述测量方法的系统。本发明提供的抽象轨迹规划算法克服了工件测量软件只能测量单一工件的缺点，满足了使用统一软件对多种工件进行测量的需求。
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公开(公告)号：CN117521320A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202211039257.9
申请日：2022-08-29
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/126 , G06Q50/04 , G06F111/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法和拉动模式的均衡排产方法，根据不同零件的具体生产需求，机器产能，安全库存等设置初始的参数范围，根据参数范围生成初始的种群，通过拉动模式构建的模型计算每个种群的目标函数，评估不同参数组合的优劣，然后运用遗传算法通过交叉变异的方式获取最佳的参数配置，之后按照抉择出来的参数配置，将生产任务运用拉动分配的方式安排生产。本发明还公开了实现上述均衡排产方法的均衡排产系统。与现有技术相比，本发明具有大大缩短生产周期、减少生产过程中的原材料消耗、节省资金投入和提高经济收益等优点。
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公开(公告)号：CN117289681A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311399064.9
申请日：2023-10-26
Applicant: 华东师范大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种面向智能控制器的三层功能安全监控方法，其三层为功能层、功能监控层及芯片级监控层。所述功能层实现智能控制器的基本控制功能；所述功能监控层实时监测智能控制器功能程序的运行状态，通过程序反馈对比以及无监督模式下的网络中节点结构异常和属性异常的检测算法进行异常检测，构建故障知识图谱进行故障诊断并自主修复；所述芯片级监控层通过硬件自检及故障诊断机制监测硬件运行状态和健康情况，保障上层监测功能正常运转，为智能控制器功能安全提供兜底保障。基于本发明可有效实现智能控制器功能安全的分解，有效规避安全风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116828049A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310780971.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 华东师范大学
IPC: H04L67/566 , H04L67/2871 , H04L67/288 , H04L67/1095 , H04L67/145 , H04L67/104
Abstract: 本发明公开了一种支持可插拔分布式共识算法的数据分发服务通信框架，它包括分布式共识算法模块、采集决策模块、数据分发服务中间件和数据分发服务接口模块。所述共识算法模块负责分布式系统中决议的一致性和可用性保证；所述采集决策模块负责采集分布式节点信息，智能调整更优的共识算法；所述数据分发服务接口模块负责对接数据分发服务中间件与分布式共识算法模块的交互。本发明通过应用现代计算机技术，提出了一种将数据分发服务通信中间件与分布式共识算法灵活融合的框架，且根据分布式系统状况，智能调整共识算法模块的共识算法。基于本发明，可在数据分发服务上轻易搭建一个能够解决单点故障，实现异地备份，负载均衡的高可靠分布式系统。
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公开(公告)号：CN116433581A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310110980.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与体积测算的混合式焊锡缺陷检测方法，包括如下步骤：获取工件上PCB板的深度图像数据及对应的亮度图像数据并裁剪；将亮度图像数据和深度图像数据进行融合；利用深度学习模型进行正面形态检测，利用检测到的焊锡范围提取深度图像中的正面焊锡区域；获得正面焊锡的底面高度，并计算正面焊锡体积；对侧面线扫深度图像进行处理，获得真实的焊锡深度数据并计算侧面焊锡底部深度，累加求和并乘以体积超参数计算侧面焊锡体积；根据焊锡使用的固定锡量及求取的正面、侧面焊锡体积估计背面焊锡体积，并判断PCB板的焊锡是否存在缺陷，结果推送后，结束检测。本发明还公开了一种用于实现上述缺陷检测方法的缺陷检测系统。
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公开(公告)号：CN115825104A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211324836.8
申请日：2022-10-27
Applicant: 华东师范大学
IPC: G01N21/956 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于积分求取体积的焊锡缺陷检测方法，所述方法包括如下步骤：产线中的PLC发出检测需求，控制三维点云线扫描相机对PCB板进行扫描，获取三维点云源数据进行保存；对点云数据进行降噪和过滤；进行感兴趣区域筛选，获取想要计算的焊锡区间；对感兴趣区域进行精定位；将最终区域的体积计算进行积分转化，转化为求和；根据体积值是否在阈值中，判断PCB板是否存在缺陷。本发明还公开了实现上述方法的缺陷检测系统，包括三维点云线扫装置、计算机、产线PLC。与现有技术相比，本发明具有大大缩短生产周期、自动化辅助人工判定、节省资金投入和提高经济收益等优点。
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公开(公告)号：CN115705621A
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110904716.4
申请日：2021-08-07
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式平台的单目视觉实时测距方法，包括：1)通过目标相机采集目标原始图像，并对图像进行畸变矫正；2)根据相机成像模型，建立二维图像像素坐标和三维世界坐标之间映射关系；3)通过矩阵变换法，对相机进行标定，获得二维像素坐标和三维世界之间映射矩阵参数；4)对目标进行检测，取目标检测框下边沿中心点像素坐标作为目标投影点的像素位置；5)对所述目标图像，建立二维像素和三维世界坐标映射表，每一帧图像实时目标测距通过查表获得。本方法适用于一些性能受限的嵌入式终端，简化标定过程，方便移植，避免大量的浮点计算，提高目标测距的实时性。
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公开(公告)号：CN113888585A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111011790.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络算法的颈动脉医学超声影像血管跟踪方法，所述方法包括获取原始医学图像组；预处理原始医学超声影像，构成训练卷积神经网络模型所需的训练图像；对训练集中的医学超声影像组进行扩充和特征增强，构建卷积神经网络，在卷积神经网络模型中载入训练集，确定卷积神经网络的模型参数，通过深度学习方法对医学超声影像进行特征学习，得到训练好的卷积神经网络模型并保存；部署训练好的卷积神经网络模型；使用部署好的神经网络对医学超声影像进行识别跟踪。本发明还提供了实现上述方法的系统。使用本发明方法对医学超声影像进行颈动脉血管目标跟踪，利用了深度学习卷积神经网络的特性，获得更好的跟踪准确率。
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