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公开(公告)号：CN105842148B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610410965.7
申请日：2016-06-03
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G01N17/00
Abstract: 本发明公开了一种监测钢筋锈蚀状态的传感器及其制作工艺和钢筋锈蚀监测方法，属于结构工程和光纤传感技术领域。它包括长周期光纤光栅传感，长周期光纤光栅传感包括光纤光栅段、光纤段和尾端段，还包括基座、钢筋和水泥砂浆，从左到右依次为光纤光栅段、光纤段和尾端段，光纤光栅段的表面上设有一层光纤光栅段金属膜，尾端段的表面上设有一层尾端段金属膜，尾端段的端面上设有一层尾端段端面金属膜；钢筋和长周期光纤光栅传感均放置在基座内，基座的外部为一层水泥砂浆。光纤光栅段金属膜、尾端段金属膜和尾端段端面金属膜均为钯金膜。本发明的单端反射式长周期光纤光栅通过折射率来监测钢筋周围环境的变化，来判断钢筋锈蚀的状态。
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公开(公告)号：CN106097307B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201610374573.X
申请日：2016-05-26
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工鱼群算法的圆形工件检测方法，属于计算机信息图像处理技术领域。本发明首先对待检测图像进行预处理，获取圆形工件的边缘信息，然后根据待测工件图像的尺寸确定一个三维解空间并初始化人工鱼群，使每条人工鱼随机分布在该解空间中，最后人工鱼群采用自适应视野和步长，通过不断交互并协调行为，在解空间中启发式搜索经过边缘点数目最多的圆，从而得到工件的圆心和半径；本发明与传统霍夫变换检测圆的方法相比，可以实现在参数空间中并行搜索且不需要遍历整个空间，较大地减少了空间和时间开销，也提高了检测的精度，具有快速、准确和鲁棒的特点。
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公开(公告)号：CN115729239B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202211426336.5
申请日：2022-11-14
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了自动化系统技术领域的一种非完整多移动机器人预定时间一致性控制方法，步骤一：利用图论中的有向图建立移动机器人数学模型；步骤二：任务描述：引入虚拟领航者，给出实现指定编队队形的数学模型；步骤三：编队问题转换:利用经典的变量代换，将非完整多移动机器人系统线性化，转换为一类线性链式系统，即将非完整多移动机器人的编队跟踪控制问题转换为新变量的一致性控制问题；步骤四：分布式预定时间观测器设计，使得所有跟随者可获得领导者状态和输入信息；步骤六：编队预定时间控制协议的设计：定义了非完整多移动机器人的误差跟踪系统，将该系统分解为两个子系统，引用双幂次趋近律、非线性流形和切换协议设计控制协议，使得机器人编队在预定时间内稳定收敛，即使得跟随者能在独立于初始条件的预定时间内跟踪估计的领导者状态；步骤七：编队控制协议的稳定性证明。
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公开(公告)号：CN119831981A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510242700.X
申请日：2025-03-03
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于LDSNet网络的热轧带钢表面缺陷检测方法，属于钢材表面缺陷检测技术领域。本发明基于YOLOv5目标检测框架，设计了基于小波卷积的特征提取模块Ldswt，并将其替换掉C3模块的Bottleneck层，形成LdswtC3模块，增强网络的特征提取和特征融合能力；在下采样操作时，利用GSConvns模块替换普通卷积，不仅可以降低参数量和计算量，还可以对特征进行进一步提取与增强；在neck网络，对P3、P4、P5的各个输出层都进行原始特征融合，显著增强模型对小目标的检测能力；在特征输入到检测头网络前经过一个注意力模块，在不明显增加计算量和参数量的情况下显著增强模型的性能。
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公开(公告)号：CN119625577A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411725669.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种输电线路异物检测方法，属于图像识别技术领域。通过构建基于YOLOv8的输电线路异物检测模型，该模型包括依次连接的骨干网络、颈部网络和头部网络，将骨干网络和颈部网络中的C2F模块替换为DMSA模块，从而基于训练集对输电线路异物检测模型进行训练，基于验证集对训练过程中的输电线路异物检测模型进行评估，得到训练好的输电线路异物检测模型，将测试集输入到训练好的输电线路异物检测模型中进行检测，得到检测结果。由此，通过DMSA模块累计多个感受野的特征映射，使得检测结果保留了更加细腻的多尺度特征，并且在保证特征信息不丢失的情况下降低计算量，显著提升输电线路异物检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114995156B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210707607.8
申请日：2022-06-21
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于滑模及鲁棒控制的热风炉均压控制方法及系统。所述方法包括：基于热风炉的运行参数创建控制模型；所述控制模型包括控制量、被控制量、状态量及误差项；基于所述状态量的跟踪误差创建滑模面及切换函数；基于所述控制量及所述状态量创建控制律及Lyapunov函数，并在所述控制律中引入了鲁棒加权项us＝‑ηsgn(z)，其中η为加权系数，z为滑模面；通过所述切换函数对所述状态量被驱动至所述滑模面，通过所述控制律求解所述控制量；并将在所述滑模面上运动的状态量及求得的控制量代入所述控制模型以输出被控制量。本发明在进行热风炉均压控制可有效改善原有滑模控制时存在的大惯性问题，从而提高均压控制的实际价值，及高炉炼钢的出钢质量。
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公开(公告)号：CN119132386A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411175446.8
申请日：2024-08-26
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的药物靶标结合亲和力预测方法，属于生物信息技术领域，包括以下步骤：S1：样本预处理；S2：模型构建；S3：模型训练；S4：DTA预测。本发明先通过Davis数据集和KIBA数据集获取相关数据，通过数据预处理分别得到药物分子图、药物摩根指纹以及蛋白质序列信息分别输入GATv2网络、多层感知机网络以及多尺度卷积神经网络中进行特征提取，将摩根指纹与分子图特征经过层注意力进行特征拼接得到药物特征，并与蛋白质特征拼接后输入预测网络来进行药物靶标结合亲和力预测。
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公开(公告)号：CN114565684B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210207062.4
申请日：2022-03-03
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一致性采样算法的标靶单应性矩阵计算方法，其步骤为：(1)设计合理标靶；(2)进行标靶点非三点共线筛选，并构建单应性矩阵方程和超定方程，由最小二乘法对H矩阵参数进行求解；(3)通过平方代价函数均方误差计算预测值和真实值的误差，并根据阈值k划分第i点属于内点集合还是外点集合；(4)根据外点是服从高斯分布，设为标准正态分布N～(0,1)，则其均值为0，方差为σ；理论阈值和实际阈值的偏离程度为残差符合n维的χ2分布的特点，采用卡方单边独立性检验获取阈值k；(5)平方代价函数均方误差小于阈值k，得出最优单应性矩阵。本发明可实现有效靶点的快速提取，去除了无效匹配点对求解单应性矩阵的影响。
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公开(公告)号：CN119006410A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411090558.3
申请日：2024-08-09
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net网络的结肠息肉图像分割方法，属于医学图像分割技术领域。本发明通过在原始U‑Net网络中添加DUCK Block模块，增强了网络提取息肉重要特征的能力，同时加强了对于息肉细节特征的关注度；并提出了MLFC跳跃连接模块，并在该模块前添加与解码器层数相对应的残差块，通过该跳跃连接来显著减少网络在编码器‑解码器信息传递过程中的信息丢失，让每一层的特征传递都可以获取全局特征增加了各种特征之间的信息交换而卷积块则用来减少语义间隙；在原始U‑Net网络中添加了Coordinate注意力机制模块，加强模型的长距离依赖性和位置信息敏感度，从而更准确地识别息肉位置以提取更有效的特征。
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公开(公告)号：CN118940132A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410986535.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 安徽工业大学科技园有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F18/2136
Abstract: 本发明公开了一种磨煤机煤粉细度的预测方法，包括：获取磨煤机工作的历史运行数据和煤粉细度的数据，对收集到的数据进行清洗和标准化处理，以消除异常值和量纲的影响，然后使用LSSVM算法建立磨煤机煤粉细度的预测模型，使用主成分分析特征选择方法从原始数据中选择对煤粉细度影响最大的特征，使用选定的特征作为输入，煤粉细度作为输出，建立LSSVM模型，使用贝叶斯优化算法来优化LSSVM模型的超参数，选择径向基核函数和寻优后的正则化参数，利用预处理后的煤粉数据样本进行模型训练，通过比较预测值和实际值，评估模型的准确性和稳定性。本发明提供的方法能够有效地预测煤粉细度，提高了煤炭加工的效率，降低了生产成本，具有较高的工业应用价值。
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