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公开(公告)号：CN117630004A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311406519.5
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提出了一种缺陷无损检测方法，包括如下步骤：S1、吊装工件至检测装置；检测装置包括能够升降和横向运动的可变形框架，可变形框架的直径能够伸缩，可变形框架上设置有若干检测部件；S2、扫描工件的表面形状，获取工件的结构；S3、构建工件的结构模型，利用结构模型调节可变形框架的形状，可变形框架沿着工件的长度方向运动、并通过检测部件对工件进行无损检测；S4、检测结果输入神经网络模型，输出检测结果。本发明的检测部件安装在可变形框架上，能够通过可变形框架的形状和直径改变，来适应不同形状和大小的工件，通过可变形框架的竖向或横向移动来覆盖工件的所有表面和内部的检测，能够同时检测石油储罐、油管及其附件，通用性强。
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公开(公告)号：CN114693529B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210415591.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种图像拼接方法、装置、设备及存储介质，该方法并非直接将所有子图进行拼接得到一张超大完整图像，而是在拼接过程中，有针对性地检测子图或拼接图像中待测目标对象的完整性；针对完整的目标对象，直接保存当前图像，即可获取得到该完整目标对象，无需再将其与其他子图进行拼接，减少内存占用，故而可降低对设备性能要求，同时也有利于提高拼接效率；针对不完整的目标对象，基于缺失方向检测算法准确确定与之拼接的目标待拼接子图，从而实现高效准确地拼接，直至得到完整的目标对象。
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公开(公告)号：CN113345538A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110708495.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态选取训练集的材料性能预测方法，针对每一组测试数据选择特定的训练集去训练模型并对其进行预测，结合欧几里得距离与高斯分布选取训练集；比使用所有原始数据作为训练集和使用与测试数据为同一簇类的数据作为训练集皆更优，前者训练出的模型预测测试数据，其平均绝对误差分别比后两者低34.92％和24.85％。
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公开(公告)号：CN114693529A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210415591.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种图像拼接方法、装置、设备及存储介质，该方法并非直接将所有子图进行拼接得到一张超大完整图像，而是在拼接过程中，有针对性地检测子图或拼接图像中待测目标对象的完整性；针对完整的目标对象，直接保存当前图像，即可获取得到该完整目标对象，无需再将其与其他子图进行拼接，减少内存占用，故而可降低对设备性能要求，同时也有利于提高拼接效率；针对不完整的目标对象，基于缺失方向检测算法准确确定与之拼接的目标待拼接子图，从而实现高效准确地拼接，直至得到完整的目标对象。
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公开(公告)号：CN113705569A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111011208.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种图像标注方法及系统，包括监测对待标注图像的框选指令，以确定感兴趣区域；获取感兴趣区域内最小像素值和最大像素值；将设定区域中各像素点的像素值与最小像素值min与最大像素值max进行比较，小于等于最小像素值min的像素点，将其像素值设置为0；大于等于最大像素值max的像素点，将其像素值设置为2n‑1；介于最小像素值min与最大像素值max之间的像素点，将其像素值设置为(value‑min)/(max‑min)*(2n‑1)；以感兴趣区域为标注框生成标注文件。通过局部对比度调节可以将感兴趣区域的各个通道的像素值扩展至最大范围，最大程度凸显待标注对象，提高标注精度；对比度调节与标注同时进行，与现有先调节对比度再标注的方法相比，两步缩短为一步，可以提高标注速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113345538B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110708495.3
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态选取训练集的材料性能预测方法，针对每一组测试数据选择特定的训练集去训练模型并对其进行预测，结合欧几里得距离与高斯分布选取训练集；比使用所有原始数据作为训练集和使用与测试数据为同一簇类的数据作为训练集皆更优，前者训练出的模型预测测试数据，其平均绝对误差分别比后两者低34.92％和24.85％。
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公开(公告)号：CN113269743B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110550613.2
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于迭代平移核实的芯片数量检测方法，该方法通过从晶圆图像上获得芯片模板图像，确定芯片模板在晶圆上的位置，并进一步利用寻找轮廓算法确定芯片在芯片模板上的位置；基于芯片模板在晶圆上的位置，确定芯片在晶圆上的位置；利用算法对芯片模板上的每个芯片编号，从而得到模板上确定位置和编号的已核实芯片；再利用已核实芯片进行迭代平移，从而对已确定位置但未确定编号的待核实芯片进行核实，最终得到每类编号的芯片数量；实现了对晶圆上不同类型芯片的数量统计，同时解决了因晶圆图像存在畸变，选取一组已核实芯片持续平移核实误差大的问题，提高了数量检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113269743A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110550613.2
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于迭代平移核实的芯片数量检测方法，该方法通过从晶圆图像上获得芯片模板图像，确定芯片模板在晶圆上的位置，并进一步利用寻找轮廓算法确定芯片在芯片模板上的位置；基于芯片模板在晶圆上的位置，确定芯片在晶圆上的位置；利用算法对芯片模板上的每个芯片编号，从而得到模板上确定位置和编号的已核实芯片；再利用已核实芯片进行迭代平移，从而对已确定位置但未确定编号的待核实芯片进行核实，最终得到每类编号的芯片数量；实现了对晶圆上不同类型芯片的数量统计，同时解决了因晶圆图像存在畸变，选取一组已核实芯片持续平移核实误差大的问题，提高了数量检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117237679A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310930445.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 理工特智科技(重庆)有限公司 , 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种提高图像特征匹配准确率方法，本发明不光通过引入图像裁切技术，消除梯度值过大或过小的区域对特征点匹配的影响，提高梯度值正常的区域特征点匹配的准确率；还引入对比度增强技术，提高特征点检测数量，进而提高特征点匹配的准确率；并进一步引入特征点去重技术，去掉重复的特征点，提高特征点匹配的准确率，解决了目前现有的图像拼接和叠加技术，面临要么操作简单，但效果欠佳，要么效果较好，但操作复杂、计算量大的技术问题，达到简化的同时，达到了良好的拼接和叠加效果。
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公开(公告)号：CN221506709U
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202322894558.6
申请日：2023-10-27
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本实用新型提出了一种缺陷无损检测装置，包括能够升降和横向运动的可变形框架，可变形框架能够变形为环形，环形的可变形框架的直径能够伸缩，可变形框架上设置有若干检测部件，检测部件包括用于检测工件内部缺陷的超声检测部件、以及用于检测工件表面缺陷的摄像部件；通过竖向或横向运动可变形框架，检测部件能够沿着工件的长度方向运动、以对工件的外表面、内表面和内部进行检测。本实用新型的超声检测部件和摄像部件安装在可变形框架上，能够通过改变可变形框架的形状和直径，来适应不同形状和大小的工件，通过可变形框架的竖向或横向移动来覆盖工件的所有表面和内部的检测，能够同时检测石油储罐、油管及其附件，通用性强。
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