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公开(公告)号：CN117571541A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311538664.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种精确预测固体粉末堆积密度的方法，该方法是一种基于随机噪声滤波算法、精确称量技术和固体粉末吸取装置的堆积密度预测方法，在体积控制的基础上，通过预测粉末的堆积密度，从而控制吸取粉末的质量，以有效提高实验效率与成功率。本发明经过实际数据测试，取样质量误差不超过5％，可以较好地完成取样任务，满足固体粉末取样相关精度需求并且本发明能够实时地基于实际数据对参数进行拟合和调整，因此相比直接吸取的方法，本发明在精度上有较大提升。此外，本发明可以处理单个原料单个取样目标、多个原料多个目标的不同工作任务情况，可以自适应地面对不同任务场景，避免人工调整流程的负担。
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公开(公告)号：CN112825668A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110158142.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京大学
IPC: A01D41/127 , G05D13/62
Abstract: 一种油菜联合收割机的转速闭环控制系统及控制方法，收割机的脱粒滚筒和清选风机分别配设有步进电机、减速器和转速传感器，转速传感器检测脱粒滚筒/清选风机的转速并输入控制器，步进电机‑减速器‑脱粒滚筒/清选风机‑控制器构成两路耦合PID闭环控制，工控机向控制器提供含杂率、喂入量和损失率参数作为参考输入。闭环控制根据参考输入和实际输出在线辨识系统模型参数，根据多变量解耦的自校正PID算法实时计算控制器输出，实现对脱粒滚筒和清选风机的转速闭环控制。本发明在线辨识油菜联合收割机工作状态数学模型，在此基础上用控制算法寻找控制效果最优参数，降低油菜籽的含杂率和损失率，解决滚筒及风机转速受干扰影响波动较大的问题。
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公开(公告)号：CN111645065A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010218455.6
申请日：2020-03-25
Applicant: 南京大学 , 南京南欣医药技术研究院有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于深度强化学习的机械臂运动规划方法，包括：步骤1，在机械臂运动前采集一次环境图像，所述环境图像包括初始状态下的机械臂、运动目标点和中间障碍物；步骤2，根据采集到的环境图像，利用目标分割算法分离出禁止区域、工作区域以及目标位置，重构规划空间；步骤3，将重构得到的规划空间划分为三维栅格空间，并建立二值化栅格空间；步骤4，利用机器人逆向运动学在已知末端坐标下求得机械臂各关节对应解析解，在全局坐标系下判定机械臂与规划空间边界、禁止区域边界和运动目标之间的相对位置关系；步骤5，为机械臂规划运动策略并获取最优运动策略，使得机械臂在避开障碍物的前提下，以最小代价运动到目标位置。
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公开(公告)号：CN110765905A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910963546.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种联合收割机收获谷物包含杂质比重的测量方法及其装置，测量方法包括将工业相机、照明设备及减震设备安装于联合收割机所需测量收获谷物包含杂质比重的对应位置，调整工业相机的拍摄间隔和曝光时间；利用CPU处理器，通过图像处理算法将采集图像当中的谷物与其他杂质区分，并计算收获谷物中包含杂质的比重；提供显示装置，通过并行接口接收谷物中包含杂质的比重信息，并实时显示。本发明的联合收割机收获谷物包含杂质比重的测量方法及其装置，能够有效的区分谷物与杂质，并获得谷物包含杂质的比重信息，能够达到实时、准确监测的目标。
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公开(公告)号：CN107123115A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710273872.9
申请日：2017-04-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图像处理的谷物收割清选损失实时在线检测方法，步骤包括：获取样本数据、图像处理以及相关性分析，利用相关系数检验法建立谷物横截面积与称重获得的损失量之间的相关性，计算出回归系数并建立回归方程，从而进一步求得清选损失率。该在线检测方法克服了传统谷物收割损失检测滞后、误差大的缺点，能够实时计算清选损失率，从而随着损失率的改变实时调整收割机前进速度、割幅宽度、鼓风机出风量和角度等工作参数，从而降低谷物脱粒不净率，夹带率，减少谷粒损失，提高粮食产量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117129898A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311113459.8
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01R31/389
Abstract: 本发明公开一种基于阻抗谱数据和R‑GPR的健康状态估计方法，包括：首先，获取电池充放电循环过程中的电化学阻抗谱数据，从电化学阻抗谱数据中提取电池健康指标，获取到训练数据集；然后，基于最大化边际对数似然函数方法在训练过程中得到高斯过程回归模型的最优超参数，建立具有一步延迟反馈回路的循环高斯过程回归模型，即R‑GPR模型；将电池健康指标输入到R‑GPR模型中进行训练，得到健康状态估计模型；最后，将测试数据集中提取的电池健康指标输入至训练好的健康状态估计模型，实现电池SOH的估计，从而实现电池的健康状态估计。
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公开(公告)号：CN110765905B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910963546.X
申请日：2019-10-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种联合收割机收获谷物包含杂质比重的测量方法及其装置，测量方法包括将工业相机、照明设备及减震设备安装于联合收割机所需测量收获谷物包含杂质比重的对应位置，调整工业相机的拍摄间隔和曝光时间；利用CPU处理器，通过图像处理算法将采集图像当中的谷物与其他杂质区分，并计算收获谷物中包含杂质的比重；提供显示装置，通过并行接口接收谷物中包含杂质的比重信息，并实时显示。本发明的联合收割机收获谷物包含杂质比重的测量方法及其装置，能够有效的区分谷物与杂质，并获得谷物包含杂质的比重信息，能够达到实时、准确监测的目标。
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公开(公告)号：CN110217601B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910500723.0
申请日：2019-06-11
Applicant: 南京大学
IPC: B65G57/32
Abstract: 一种袋装货物码垛柔性流水线结构及其控制方法，柔性流水线结构包括摄像头、柔性流水线、顶部导轨和顶置机械臂，货物由货物流水线掉落至柔性流水线，再由柔性流水线掉落至货物装载处，摄像头用于采集柔性流水线前端与货物装载处的图像，所述图像用于识别柔性流水线、货物装载处以及货物的位置，通过控制柔性流水线移动，进行货物的码垛装载。本发明提供了一种袋装货物码垛柔性流水线结构及其控制方法，实现了货物装载的机械自动化，货物码垛效率高，安全性好。
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公开(公告)号：CN113239715A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110158140.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于图像处理的油菜收获喂入量检测方法及装置，利用深度学习设计并搭建了符合油菜生长特性的卷积神经网络模型，在油菜收割机上安装相机拍摄油菜照片，用于对油菜疏密度和高度进行检测，利用卷积神经网络对油菜疏密度等级进行估计，并结合进入喂入口的油菜高度，获得喂入量。本发明能解决由于人工观测不准确带来的对疏密度的错误估计，大大减小了喂入量检测误差，实现了科学的控制收割机的前进速度，提高了收割机的收获效率，降低了收割机阻塞的风险。
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公开(公告)号：CN110908377B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201911173702.9
申请日：2019-11-26
Applicant: 南京大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种机器人导航空间约简方法，包括：机器人利用自身的传感器对周围环境进行扫描，获取周围环境的信息；根据周围环境信息建立二值化六边形栅格地图，地图中标注出可通行区域和不可通行区域，形成原始环境地图；根据原始环境地图中的起点和终点位置，使用沿左手、右手走的规则，获得两条从起点到终点的路径轨迹；确定优化参数K值，对两条路径轨迹进行优化，并将优化后的两条路径轨迹衔接生成约简后新的导航空间；根据机器人初始位置和新的导航空间，强化学习对Q表进行更新，获取机器人的最优运动策略，得到机器人的运动路径。本申请的方法减少了机器人在导航过程中的无效探索空间，收敛快，学习效率高。
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