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公开(公告)号：CN117773914A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311568040.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的抓力自适应调节机械手抓取系统及方法，结合大语言模型的语义理解能力、机器视觉算法模型对环境的结构化解析、机械抓手的柔性操控能力和柔性压力传感器的实时压力反馈检测方式，实现对不同软硬程度目标的动态智能抓取。首先，基于机器视觉目标检测算法模型对目标区域图像进行分析，将环境、目标属性进行识别；然后，利用大语言模型对环境和目标属性进行理解，给出机械抓手的操作命令；再次,机械臂操作系统将大语言模型给出的高级指令编译为控制各部件的底层代码后，执行上述的底层代码序列。最后，系统再次拍摄图片并利用目标检测算法判断是否完成任务。
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公开(公告)号：CN116186139A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310058058.0
申请日：2023-01-17
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明的目的在于克服仪器仪表行业工业系统与企业管理契合度不高、软件兼容性低、数据资源共享能力不足等问题，提供一种基于微服务架构的仪器仪表产品全生命周期信息感知平台，包括前端界面、微服务应用、日志系统、安全管理、多源异构数据采集和存储、产品全生命周期数据模型。通过研发/设计/制造/服务多系统数据协议转换、异构数据库中间件和多源异构数据一致性管理方法，实现对产品整个生命周期数据的采集、处理与管理，通过建立产品全生命周期数据模型实现数据跨部门、跨企业、跨产业链的流动，从而实现基于数据驱动的对内支持企业战略管控、对外支持企业间的产业链资源整合。
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公开(公告)号：CN113824875B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110917929.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。
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公开(公告)号：CN115423741A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210819758.2
申请日：2022-07-13
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的结构缺陷检测方法，包括：1)建立模型并采用无缺陷图片样本数据集进行训练，得到正常流模型；2)建立模型并采用带缺陷图片样本数据集进行训练，得到目标检测模型；3)将同一张待检测图片输入到正常流模型检测结构边缘缺陷，同时输入到目标检测模型检测结构内部缺陷，最后将正常流模型和目标检测模型的检测结果进行汇总输出。本发明提出了无监督学习和小样本有监督学习相结合的方式，有效实现结构主要缺陷的准确检测，对于安全性要求很高的某些结构缺陷检测领域，本发明填补了技术空白，具有实际推广和应用价值。本发明基于前沿深度学习算法，在检测准确性和鲁棒性方面具有明显优势，且可以实现完全自动化。
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公开(公告)号：CN113824875A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110917929.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107843207B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201710993341.7
申请日：2017-10-23
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明提供了一种槽式太阳能抛物面面形的单相机实时测量系统及方法，利用四反射镜反射成像系统，单相机进行三维图像采集，采用三维数字图像相关技术对抛物面面形进行三维表面坐标重构，实现槽式太阳能抛物面面形测量，指导槽式太阳能抛物面的安装调试，提高安装效率和太阳能集热效率。在实际测量之前对固定物距和放大倍数的相机进行标定，测量中通过激光测距仪对相机进行定位，在实际测量中免去每次进行标定的步骤，提高了测试效率，该测量系统测量抛物面面形具有在线实时性，高精度，非接触，免标定、效率高和操作灵活方便等优点。
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公开(公告)号：CN111076670B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911240017.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01B11/10 , G01N21/25 , G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/89
Abstract: 本发明涉及一种苹果内外品质在线无损检测方法，应用苹果内外品质在线无损检测系统，系统包括：苹果外部品质检测单元、苹果内部品质检测单元、控制和数据处理单元及果托，控制和数据处理单元包括工控机，苹果外部品质检测单元包括：上部外观检测单元和下部外观检测单元，上部外观检测单元、苹果内部品质检测单元、下部外观检测单元依次固定在传送带两侧的固定架上，果托放置在传送带上，用于放置苹果，所述苹果内外品质在线无损检测系统布置于黑箱中；本发明利用机器视觉和可见光‑近红外透射光谱，基于图像处理、深度学习和光谱分析技术来检测苹果果径、着色度、表面缺陷、霉心病、糖度，实现了产线上苹果内外品质全面快速无损检测理论与方法。
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公开(公告)号：CN108648168A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810212065.0
申请日：2018-03-15
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明属于晶圆检测技术领域，尤其涉及一种针对具有重复图案阵列结构产品的IC晶圆表面缺陷检测方法，包括以下步骤：a、由白光干涉仪获取标准IC晶圆图像，对标准IC晶圆图像进行图像预处理后存储于标准图像样本库，再由白光干涉仪获取待检IC晶圆表面单个结构单元的原始图像，即待测图像，并进行图像预处理；b、对标准图像样本库的标准图像和图像预处理后的待测图像进行图像配准；c、对标准图像和配准后的待测图像依次进行灰度差影运算、图像二值化处理和形态学方法处理，得到缺陷图像；d、对缺陷图像进行缺陷类型识别和缺陷位置标记。本发明在晶圆表面具有重复图案阵列的情况下实现IC晶圆表面缺陷的检测，具有算法简单，检测快速有效的特点。
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公开(公告)号：CN120046995A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411961094.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京交通大学 , 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种电力机车及动车组用高压电器设备智能分析决策系统，包括设备层，由避雷器、电压互感器及电缆终端组成，向状态监测模块发送设备实时状态信息；数据计算层，由状态监测模块、边缘计算模块、数据传输模块及云端数据处理模块组成，用于对监测设备的状态信息进行计算处理，建立表征其健康状态的各模型库；分析决策层，由智能分析决策模块组成，用于建立设备的数字孪生模型，对设备的状态提出检修决策，基于历史检修记录建立运维知识图谱并及时更新；控制执行层，由控制执行模块组成，用于接收边缘计算模块及智能分析决策模块发送的运维指令，向设备端发送运维操作。本发明专利能够实现电力机车及动车组用高压电器设备的自我状态评估、异常预警、故障分析、寿命预测及预测性状态检修，自动形成检修报告指导运维人员操作，可有效提高设备的自主思维和智慧化运维效率，避免其发生故障影响列车行程安全。
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公开(公告)号：CN113970552B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111128074.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01N21/88 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，包括：1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别。本发明具有较强的泛化能力，基于计算机视觉的方法只能对预先标注的缺陷类型进行检测，而本发明对任何能引起苹果共振频率变化的缺陷类型都适用。通过选择高阶共振频率并结合降噪技术，使得本发明提出的新方法具有很强的抵抗噪声能力，适用于环境不可控的各种实际工况，这是有别于传统计算机视觉方法的突出优点。
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