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公开(公告)号：CN119760851A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510258249.0
申请日：2025-03-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/13 , E21C41/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于采矿技术领域，具体涉及一种厚大矿体充填采矿法中盘区及矿柱尺寸的确定方法，步骤为：基于马修斯稳定图法确定矿山单个充填矿房的矿房极限长度；建立单个矿房顶柱的力学模型，将矿房极限长度带入到单个矿房顶柱的力学模型中求出顶柱厚度；建立极限平衡条件，得到盘区顶柱的最大挠度模型；对比沉缩量和建筑工程手册所允许的挠度范围，进行取值，确定盘区极限长度，再以极限盘区长度范围内取最大整数个矿房为原则，确定盘区长度；将盘区矿柱强度与盘区矿柱所受载荷的比值作为矿柱的安全系数，考虑矿柱实际侧限条件对矿柱支撑能力的影响选取合理的安全系数，确定盘区矿柱的宽度。本发明解决了传统盘区及矿柱尺寸缺乏确定依据的技术问题。
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公开(公告)号：CN118196417B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410355755.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了地下金属矿复杂堆叠条件下爆堆块度识别与统计方法，涉及地下金属矿山爆破开采工程技术领域。获取井下爆堆三维点云数据，经预处理重建爆堆三维点云模型；计算并调整点云模型的法向量及一致性；根据法向量夹角和曲率分布特征确定分割阈值，采用区域生长算法进行初分割；根据分割结果的OBB主平面投影点云凹凸包面积比阈值提取欠分割点云；采用迭代分割策略，对欠分割点云进行迭代分割，获得岩块点云；采用OBB算法提取岩块点云的几何特征，计算并统计爆堆块度分布。本发明基于区域生长算法，采用自适应分割阈值，根据迭代分割策略，充分抑制欠分割和过分割，实现了井下爆堆三维点云模型的精细化分割，显著提升了分割精度和准确率。
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公开(公告)号：CN117506363A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311576927.5
申请日：2023-11-24
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B23P19/00 , B23P19/027
Abstract: 本发明公开了一种汽车摆臂衬套自动双向压接机，包括底板、第一轴架、第二轴架、第一上料机构、第二上料机构、循环上料系统、第一压接机构和第二压接机构，所述第一轴架与底板一侧紧固连接，所述第二轴架与底板另一侧紧固连接，所述第一上料机构与第一轴架和第二轴架一侧紧固连接，所述第二上料机构与第一轴架和第二轴架另一侧紧固连接，所述循环上料系统与第一轴架和第二轴架分别转动连接，所述第一压接机构与第一轴架顶端紧固连接，所述第二压接机构与第二轴架顶端紧固连接，不仅实现了自动化上下料，而且实现了自动压接操作。相比传统的人工穿接和单向压接工装压接，解放了劳动力，省时省力，自动化程度高，效率高。
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公开(公告)号：CN116393037A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310086146.1
申请日：2023-02-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开一种药物质量控制方法、系统、电子设备及介质，涉及流化床喷雾制粒领域。在流化床制粒初期，利用领域知识预先判断出最优控制方向，确保制粒过程朝着正确的方向收敛；获取流化床制粒设备的当前跟踪误差，根据当前跟踪误差判断事件触发条件是否成立，若成立，则更新当前控制信号，并根据该信号控制制粒设备制备药物；若事件触发条件不成立，则沿用当前控制信号制备药物；制粒过程中，利用当前跟踪误差和模糊规则网络更新当前控制信号更新步长，加快流化床制粒过程收敛速度。本发明在数据驱动迭代学习控制器中嵌入事件触发机制，降低了控制信号更新频率；整合知识与数据用于控制信号更新步长和控制方向寻优，为流化床制粒过程提效降本。
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公开(公告)号：CN112981081A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110159779.1
申请日：2021-02-05
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 一种用于螺旋伞齿轮的双频自动感应加热装置及方法，属于热处理技术领域。所述用于螺旋伞齿轮的双频自动感应加热装置包括支撑平台、第一感应加热装置、第二感应加热装置和计算机，支撑平台设有阶梯轴和丝杠升降装置，阶梯轴下方与第一电机连接，阶梯轴顶部设有红外测温装置，阶梯轴外部套设支承转盘，支承转盘上方放置螺旋伞齿轮，丝杠升降装置位于支承转盘下方，计算机分别与第一感应加热装置、第二感应加热装置、第一电机、丝杠升降装置和红外测温装置连接。所述用于螺旋伞齿轮的双频自动感应加热装置及方法基于计算机控制及红外测温技术对感应加热过程进行自动控制，实现精准加热，实现螺旋伞齿轮的齿顶、齿廓和齿根同时硬化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119850504A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311337515.6
申请日：2023-10-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的工业金属螺母缺陷检测系统及检测方法，涉及工业金属螺母检测技术领域，包括图像检测与处理系统、模型设计与测试系统、分析与比对系统、产品分类系统；其中，图像检测与处理系统用于收集金属螺母图像数据，对图像数据进行处理，并提取检测数据；模型设计与测试系统利用机器学习算法创建模型，使用标注好的数据集对模型进行训练，并对模型进行测试；分析与比对系统用于显示与比对缺陷数据，最终形成对比数据表格；产品分类系统用于将产品通过气泵吹气、分类到正确区域。本发明一个或多个实施例中，使用组合平滑滤波模型进行图像预处理，基于工业金属螺母选择合适的滤波器和参数，同时，为了加强缺陷边缘的强特征区间，采用边缘增强算法，对图像进行边缘检测和增强，提高了训练模型过程中的准确性。
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公开(公告)号：CN119393141A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510007333.5
申请日：2025-01-03
Applicant: 东北大学
IPC: E21C41/22
Abstract: 本发明属于地下采矿技术领域，涉及一种急倾斜薄矿体中深孔空场系统及采矿方法。在每个阶段沿矿体走向方向设置多个矿房，相邻矿房间设置间柱，矿房顶部设置顶柱；间柱与顶柱包围的矿体区域为矿房内的矿体。本发明沿矿体走向布置矿房，不再划分分段，通过阶段斜坡道联通上、下阶段和切顶层，简化了阶段水平复杂的出矿结构，大幅降低了采准工程量；矿房结构合理，且切顶空间内向上方的顶柱打锚杆进行护顶支护，保障了工人凿岩作业和铲运机出矿作业的安全；采用拉底空间和切顶空间两段式平行深孔凿岩，增加了落矿效率，避免了阶段深孔的炮孔偏斜率造成的爆破和贫损问题；采用遥控铲运机出矿，很大程度上提高了薄矿体的回采效率，降低了劳动强度。
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公开(公告)号：CN118933759A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411203619.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种上盘破碎的倾斜中厚矿体采矿方法，该方法包括：S1、采场布置；S2、从本阶段运输巷道水平预定位置向上开掘分段斜坡道通达各个分段，通达上部阶段运输巷道水平；在本阶段运输巷道水平和各分段水平上掘进沿走向的分段运输巷道，在紧靠矿体下盘边界位置开掘与分段运输巷道平行的凿岩巷道，每隔预定距离从分段运输巷道向凿岩巷道掘进出矿巷道；在对应每个盘区矿柱中心线位置的分段运输巷道向矿体上盘开掘联络穿脉巷道至上盘边界处，并沿矿体上盘边界掘进沿走向的充填护顶巷道；在远离下盘边界处的位置开掘倾斜的阶段运输巷道溜井，并连通各个分段；S3、护顶；S4、切割；S5、回采；S6、充填。其有益效果是，保证安全性的同时有效提高开采效率、降低开采成本。
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公开(公告)号：CN118279267A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410396930.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/00 , G06T3/04 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T7/62 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/187 , B07C5/36
Abstract: 本发明公开了一种基于VisionMaster的铝塑包装药片缺损检测系统及检测方法，涉及药片的缺陷检测技术领域，该系统包括图像采集与预处理系统、分析检测系统、筛选处理系统、结果显示系统；该方法的实施包括：采集检测药片的图像并进行灰度化和滤波处理；使用VisionMaster中的算法和模块通过阈值分割与面积使能，获取药片的Blob连通区域；根据得到的特征值计算药片颗粒个数和面积比值，判断药片缺损与合格，得出检测结果；通过VisionMaster的图像结果显示得出的各部分特征值和灰度值大小，可以便捷的优化参数。本发明的优势在于，能够精准稳定地检测出药片封装过程中出现的药片数量缺失和药片颗粒损坏的缺陷，同时可以进行分类处理，能够降低人工成本、提高药片生产质量。
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公开(公告)号：CN117635555A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311581674.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/64 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习小样本塑封食品包装缺陷检测方法，属于图像检测技术领域。该方法包括以下步骤：使用工业相机在食品生产线上采集图像数据；对采集到的数据集进行预处理、标注、组建数据集；对图像进行预处理后，根据食品包装数据的缺陷分布特点，用训练好的U‑Net网络结合图像处理技术将图像自适应划分两个区域；对划分的两个区域分别作为输入到改进的DRA深度学习缺陷检测网络中进行训练；将测试集的图片样本输入训练好的深度学习网络中进行检测。本发明解决了由于塑封食品中间有形状复杂的食品对深度学习网络产生严重干扰的问题，同时引入CBAM注意力机制更有效地捕获塑封边缘细小的缺陷，提高了检测精度。本发明基于人工智能的方法可以自动进行检测塑封食品包装缺陷，与人工检测相比效率和准确率都有显著提高，大幅节省了时间和人力成本。
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