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公开(公告)号：CN105458462B
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201510967977.5
申请日：2015-12-22
Applicant: 河北工业大学 , 天津爱普杰科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变间隙梯形焊缝多参数同步视觉检测跟踪方法，该方法利用二维焊缝图像得到焊缝三维的位置信息以及焊缝间隙，使得图像特征的变化和焊枪运动之间存在线性关系，根据智能相机传感器采集的单帧图像，提取出图像特征点，由特征点计算出焊枪在三维空间的位置坐标和焊缝间隙，在跟踪过程中，视觉系统将计算得到的三维坐标信息和焊缝间隙通过通信线传输给控制系统，控制系统寻找焊缝初始点，之后实时跟踪焊缝，视觉系统识别焊缝终止点后，将焊缝终止点传给控制系统后，焊接结束。此方法可实现焊枪在三维空间焊点的准确定位，并且在实时焊接过程中对较大的焊缝间隙进行摆动焊接，摆动频率由焊缝间隙大小决定。
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公开(公告)号：CN106018422A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610551442.4
申请日：2016-07-13
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01N21/88
CPC classification number: G01N21/88 , G01N2021/8887
Abstract: 本发明基于匹配的异形冲压件轮廓缺陷视觉检测系统及方法，其特征在于该检测系统包括智能相机、第一支架、第二支架、计算机、控制部分、透明旋转圆盘、电机、传感器和背部光源，控制部分控制电机的转动及智能相机的触发；由智能相机、第一支架和计算机共同构成视觉系统，所述智能相机通过第一支架固定在透明旋转圆盘的上方，智能相机通过通信线同时与计算机和控制部分连接，计算机与控制部分连接，所述透明旋转圆盘与电机连接，所述背部光源位于智能相机的正下方，且处于透明旋转圆盘的下方；所述传感器包括传感器发射器和传感器接收器，传感器接收器与传感器发射器相对设置，并且在同一水平线上，传感器发射器与第二支架相连。
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公开(公告)号：CN104148838B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410393753.3
申请日：2014-08-12
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种薄钢板焊缝小特征点视觉跟踪与实时质量检测装置，该装置包括主控计算机、PLC、电机和传感部分；所述的特征点视觉检测传感器和视觉质量检测传感器均通过USB连接到主控计算机上，主控计算机通过接线与PLC连接，PLC通过接线与控制焊枪移动的电机连接，电机与焊枪刚性连接。本发明的装置可代替人力进行焊接与焊后质量检测工作，生产线上传统的焊接依靠工人人眼进行焊缝检测定位实施焊接，而人眼检测由于疲劳等因素的影响容易出现偏差，本发明的智能焊缝检测装置具有长时间持续运行无疲劳性，提高了焊接精度与效率。
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公开(公告)号：CN104162752B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410393752.9
申请日：2014-08-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: B23K37/00
Abstract: 本发明为一种薄钢板搭接焊缝小特征点四机头串行视觉检测跟踪装置，该装置的组成包括龙门架构、工业电脑、PLC电气控制柜，其中，龙门架构的横梁上承载四个焊枪，每个焊枪的一侧分别刚性连接有一个视觉传感器，焊枪另一侧分别刚性连接有一个焊接控制器，四个焊枪中，龙门构架横梁的左右两端各有一个焊枪，另外两个焊枪分别位于龙门架构横梁的左侧起1/4和1/2位置处，视觉传感器固定在焊枪行进方向的前端，与焊枪一同行进移动。本发明开发了薄钢板四焊机搭接焊接视觉装置，该装置可代替人力进行工作，每台机器四个焊枪同时进行焊接，大大缩短了每个长搭接钢板的焊接时间，节省人力资源。
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公开(公告)号：CN102248296B
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201110161296.1
申请日：2011-06-16
Applicant: 河北工业大学
IPC: B23K26/24
Abstract: 本发明涉及一种镀锌钢板的激光焊接方法。包括焊机工作循环、焊机初始化、焊机准备、带尾准备、带头准备和焊接等程序步骤：把焊机各个部分移动到初始位置，焊接头，切割头的初始位，各种保护气的气压达到额定值，冷却水的流量温度没有报警等。主夹夹紧，磁尺测量确定中心线，活套抬起，完成带钢中心线的调整，以及液压缸的夹紧。带尾准备，带头带尾对中，完成一次焊接循环。本发明使用通用焊机能够将激光束集中于非常狭小的区域，产生高能量密度的热源，该集中热源快速扫过被焊接缝，是一种高质量、高精度、低变形、高效率和高速度的焊接方法，大大提高了生产量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935977B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111234513.5
申请日：2021-10-22
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的太阳能电池板缺陷生成方法，该方法通过自行设计的包含多注意力模块的改进型生成对抗网络，利用太阳能缺陷图像数据集对网络进行训练。数据集中的图像均可以resize为同样尺寸，若干张图像为一批在训练过程的对应阶段输入生成对抗网络中的生成器与判别器中进行训练，当判别器的损失函数值趋于平衡时则终止训练，最终得到的生成器即可进行高质量图像生成。本发明设计的改进型生成对抗网络可以改善模式坍塌问题，同时提高图像细节的清晰度。
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公开(公告)号：CN118334491B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410748557.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06V10/50 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明为面向多场景智能制造缺陷检测大模型训练方法。该方法采用掩码自编码的ViTDeT主干预训练、DINO检测头对比预训练、有监督数据标注图像端到端微调；ViTDeT主干预训练的训练任务是生成被遮掩部分的HOG特征描述符，在预训练完成后，舍弃掩码解码器部分，保留ViTDeT主干的权重；对比以ViTDeT主干构成的孪生网络中，两个DINO检测头输出的特征，使其尽可能相似的同时，拟合伪边界框的位置。采用有标注的图像数据微调此预训练缺陷检测模型。将训练后的缺陷检测模型用于不同场景下智能制造产品的缺陷检测。采用分阶段的方式对多场景智能制造缺陷检测大模型进行训练，提升了大模型对大规模无标注数据的利用率，同时提高了其对不同场景缺陷的检测精度。
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公开(公告)号：CN118351105A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410595361.9
申请日：2024-05-14
Applicant: 河北工业大学 , 国家电投集团河北电力有限公司 , 石家庄东方热电热力工程有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于数据分布归一化控制的缺陷检测方法，采用的缺陷检测模型基于目标检测算法构建，目标检测算法的第一个卷积层的BN层称为标准化BN层，在缺陷检测模型预训练过程中标准化BN层提取源域数据的均值和方差并保存到DDNC控制器中；利用部分目标域数据对预训练的缺陷检测模型进行优化，DDNC控制器计算目标域数据的真实均值和方差，并根据目标域数据与源域数据的分布差异反馈调节标准化BN层的可学习参数，将上一次优化的目标域数据的真实均值和方差作为下一次优化的目标域数据的预测均值和方差，对缺陷检测模型进行迭代优化，直至目标域数据与源域数据的分布对齐，得到优化后的缺陷检测模型，并将优化后的缺陷检测模型用于缺陷检测。该方法将目标域数据与源域数据映射到同一分布空间中，提高了模型的域适应能力。
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公开(公告)号：CN113989267B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111337049.2
申请日：2021-11-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明为一种基于轻量级神经网络的电池缺陷检测方法，基于轻量级神经网络构建缺陷检测模型；缺陷检测模型以ShuffleNetV2为骨干网络，将精炼的跨阶段局部机制融合到ShuffleNetV2网络中，得到精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络，精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络中还融合了并行分组注意力模块；精炼跨阶段局部ShuffleNetV2网络的输出特征图再经过低层特征引导的融合模块后，输入到区域推荐网络中推荐区域，对推荐区域进行分类和回归，得到缺陷类别和位置。并行分组注意力模块实现浅层与深层特征融合，低层特征引导的融合模块扩大了感受野；该方法解决了轻量化网络检测效果不理想的问题。
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公开(公告)号：CN117994356A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410389784.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 菲特(天津)检测技术有限公司 , 河北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种通过机器人辅助进行的相机内参校验方法和装置。其中，该方法包括：通过机器人带动标定板执行动作，确定执行动作前和执行动作后的机器人末端位姿，通过相机获取执行动作前和执行动作后的相机图像；基于执行动作前和执行动作后的机器人末端位姿和相机图像确定机器人的姿态变换数据、机器人的位移数据、标定板的姿态变换数据和标定板的位移数据；基于机器人的姿态变换数据、机器人的位移数据、标定板的姿态变换数据和标定板的位移数据对相机进行内参校验。实现了通过机器人辅助进行校验，通过机器人带动标定板进行特定动作从而进行相机内参的校验，可以防止相机内参出现过大的偏差，为验证相机内参的准确性提供额外的依据。
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