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公开(公告)号：CN118145271A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410327407.9
申请日：2024-03-21
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种皮带系统中物料间隔控制方法、装置及存储介质，属于工业自动化技术领域，包括响应于检测到初始间隔小于给定间隔，计算当前皮带的单位输入位移，若当前皮带对应电机的最大允许输入能使物料间隔大于给定间隔，则计算当前电机的控制输入，否则将最大允许输入作为控制输入，将控制输入输送到当前电机进行增速控制；响应于检测到初始间隔不小于给定间隔，计算物料间隔的调整值，计算当前皮带的单位输入位移，若调整值小于给定间隔的一半，则计算当前电机的控制输入并输送到当前电机进行减速控制，否则计算控制输入并输送到当前电机进行增速控制；对所有电机按照皮带传送顺序进行调速控制；本发明能够提高物料间隔控制的准确度。
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公开(公告)号：CN116645351A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310624058.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了一种复杂场景的缺陷在线检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，该方法包括：启动第一光学检测仪器对第一待检目标进行图像数据采集，得到第一目标图像；对所述第一目标图像进行超像素分割，获取第一分割结果，所述第一分割结果包括N个超像素图像；对所述N个超像素图像进行特征提取，获取图像特征矩阵；将所述图像特征矩阵输入缺陷检测模型，输出目标缺陷图像；通过预设优化方案对所述目标缺陷图像进行图像优化，得到在线检测结果，解决了现有技术中存在对于图像的处理效果不佳，进而导致缺陷检测效果不佳的技术问题，达到降低环境对缺陷检测的影响度，提升缺陷检测效果的技术效果。
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公开(公告)号：CN113793388A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110909295.4
申请日：2021-08-09
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的立体视觉人际安全距离检测方法，包括：基于平面棋盘靶标的双目视觉系统标定；利用双目相机采集场景图像；基于标定的相机参数，对采集的图像进行畸变校正和极线校正；将双目校正图像分别输入深度神经网络，进行人员目标检测，输出人员目标边框向量集；将左校正图像中的人员目标中心点作为参考点，在极线约束和边框约束下，在右校正图像中寻找匹配点，估计匹配点与参考点视差，计算参考点对应人员的三维坐标；根据人员三维坐标计算人际距离；通过大屏选框及语音提醒近距人员。本发明的人际距离检测方法自动化程度高、距离检测更准确、匹配计算复杂度低、检测实时性强。
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公开(公告)号：CN108776980A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810455428.3
申请日：2018-05-14
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种面向微透镜光场相机的标定方法，包括：基于微透镜光场相机，采集白图像和靶标图像；在白图像上检测微透镜投影中心位置；根据微透镜投影中心位置，解码靶标图像，得4D光场数据；由4D光场数据，生成中心子孔径图像，并检测角点；根据在中心子孔径图像上检测的角点位置，选择靶标图像上可能包含角点的子图像；在选择的子图像上，检测角点；基于中心子孔径图像上检测的角点集，求解简化的模型初始参数；基于所选子图像上检测的角点集，估计非畸变模型参数；以非畸变模型参数为初值，基于所选子图像上检测的角点集，进一步估计考虑畸变的模型参数。本发明的标定方法能够同时估计光场相机内、外参数，功能全面，结果准确，效率高。
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公开(公告)号：CN104217439B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410504875.5
申请日：2014-09-26
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种室内视觉定位系统及方法，包括电源模块、传感器组、信息处理模块，还包括前置面板、无线通信模块，并在前置面板上设置了定位灯组。室内视觉定位装置的两个摄像机可以灵活部署于墙壁和移动载体上，具有双目视觉和单目视觉两种工作模式。基于该装置的定位方法，首先，利用摄像机的前置面板信息，标定双目视觉系统外参数；其次，利用双目视觉测量准确信息构建地图，为后续单目视觉定位模式提供先验知识；最后，运用地图中蕴含的点、线、面、距离等知识，启动单目视觉定位模式，实现高效快速定位。本发明解决了传统视觉定位方法不能兼顾精度、速度的问题，提高了定位系统的灵活性和自动化程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105721295A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610233497.0
申请日：2016-04-15
Applicant: 南京工程学院
CPC classification number: H04L12/66 , G06F13/4286 , G06F2213/0002 , H04L61/2007 , H04L67/025 , H04L67/10 , H04L69/161 , H04W84/12
Abstract: 本发明提供了一种云端服务器与PLC PPI通信的网关，包括微处理器、3G/4G无线模块、RS485接口模块、Wifi模块、存储模块、状态显示模块、电源模块。微处理器通过3G/4G无线模块向固定IP地址的云端服务器申请建立通信连接，通信连接建立后，侦听接收3G/4G无线模块中来自云端服务器的操作指令，解析后生成PPI协议格式的命令包，采用同步通信的方式完成读、写PLC中数据的操作，然后将操作结果通过3G/4G无线模块发送给云端服务器。本发明网关可大大地减轻云端服务器与远程PLC通信的任务，提高了云端服务器远程访问PLC的便捷性。
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公开(公告)号：CN105652787A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610234567.4
申请日：2016-04-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: G05B19/05
CPC classification number: G05B19/058 , G05B2219/14006
Abstract: 本发明涉及一种基于云平台的二氧化氯发生装置远程监控系统，包括二氧化氯发生装置、传感器、PLC、HMI、驱动单元及云平台，PLC通过无线网络与云平台连接，云平台包括应用服务器、web服务器和数据库系统，应用服务器采集PLC中的数据并向PLC发送和确认用于二氧化氯发生装置的控制指令，web服务器用于用户的访问，应用服务器、web服务器两者的数据存储到数据库，并且用户可以通过web服务器访问该数据库。本发明监控系统借助公共无线网络和互联网云技术，将多个设备集中监控管理，云平台支持多用户访问，采用公共数据访问对象技术解决了同时访问同一发生装置对PLC端口争用的问题，监控系统的可扩充性大大增强，为用户扩建以及厂家售后服务提供了极大的方便。
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公开(公告)号：CN115272435B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210721840.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于光场序列特征分析的光场深度估计方法，从双平面表示的4D光场数据中提取中心子孔径图像，并计算生成EPI合成图像；设计以中心子孔径图像和EPI合成图像为输入，视差图为输出的LFRNN网络，网络包括基于光场序列分析的局部深度估计模块和基于条件随机场模型的全局深度优化模块；分局部深度估计和全局优化两个阶段训练并评估LFRNN网络；测试与实用LFRNN网络，评价网络性能。本发明另辟蹊径地从序列数据的视角分析光场，设计了基于循环神经网络的深度特征提取子网络，显著提高了局部深度估计能力；对全局深度信息建模，设计的端到端优化网络，显著提升了深度估计准确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112116646B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011007828.1
申请日：2020-09-23
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的光场图像深度估计方法，由场景的4D光场数据提取中心子孔径图像；由4D光场数据计算生成水平EPI合成图像和垂直EPI合成图像；设计以中心子孔径图像、水平EPI合成图像和垂直EPI合成图像为输入，视差图为输出的深度卷积神经网络；以平均绝对误差为损失函数，训练所涉及的深度卷积神经网络；利用训练成功的深度卷积神经网络，接收由给定场景4D光场数据生成的中心子孔径图像、水平EPI合成图像、垂直EPI合成图像，计算得到场景的视差图。本发明所设计的深度卷积神经网络采用了多流输入、跳层连接体系结构，有利于多源输入信息、浅层深层特征信息融合，提高了深度估计的鲁棒性。(56)对比文件范晓婷;李奕;罗晓维;张凝;韩梦芯;雷建军.基于光场结构特性与多视点匹配的深度估计.红外与激光工程.2019,(第05期),全文.Vinh Van Duong;Thuc Nguyen Huu;JeonByeungwoo.“Comparison of Data Costs forDepth Estimation from Compressed LightField Images”《.INTERNATIONAL WORKSHOP ONADVANCED IMAGING TECHNOLOGY (IWAIT)2020》.2020,全文.
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公开(公告)号：CN115272435A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210721840.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于光场序列特征分析的光场深度估计方法，从双平面表示的4D光场数据中提取中心子孔径图像，并计算生成EPI合成图像；设计以中心子孔径图像和EPI合成图像为输入，视差图为输出的LFRNN网络，网络包括基于光场序列分析的局部深度估计模块和基于条件随机场模型的全局深度优化模块；分局部深度估计和全局优化两个阶段训练并评估LFRNN网络；测试与实用LFRNN网络，评价网络性能。本发明另辟蹊径地从序列数据的视角分析光场，设计了基于循环神经网络的深度特征提取子网络，显著提高了局部深度估计能力；对全局深度信息建模，设计的端到端优化网络，显著提升了深度估计准确度和鲁棒性。
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