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公开(公告)号：CN119016320A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411157010.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于木材薄板共振激发的激振器，该激振器包括外壳，外壳分为可拆卸连接的上壳体和下壳体，上壳体与下壳体之间卡接有压电陶瓷片，压电陶瓷片的一侧固定设有弹簧，弹簧的另一端延伸至外壳外部，压电陶瓷片另一侧设有导线与信号发生器连接，通过信号发生器给压电陶瓷片输出频率使压电陶瓷片产生的振动通过弹簧传递给与弹簧接触的木材薄板，使木材薄板产生相同频率的振动。本发明激振器安装简单方便，连接紧密，可以达到对木板进行激励的目的，同时未对木板造成损伤与破坏。为利用电子散斑干涉技术测量木板弹性模量提供一个稳定的激振装置，使用方便，便于拆装，整体尺寸较小，加工难度较低，可使用如3D打印等多种方式加工，节约成本。
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公开(公告)号：CN114913302B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210386639.2
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T17/20 , G06F30/27 , G06F30/10 , G01D21/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的旋转接头寿命预测系统及方法，属于工业设备寿命预测领域。对旋转接头在空间中进行三维网格状划分，同时对多传感器设定数据采集频率，按照数据采集频率进行旋转接头指标数据采集，建立数据库，随后建立旋转接头寿命预测模型，预测每个子网格的使用寿命，最后对所有子网格使用寿命取最小值，作为旋转接头整体使用寿命。本发明既能了解到旋转接头整体的情况，又能对局部细节进行观察，获得的信息更全面；从多个角度反应旋转接头的实际情况，用多种指标数据有助于提升预测的准确度，实现对旋转接头的状态从多维度进行准确的评价与预测，且预测结果准确可靠，有利于减少故障发生的概率。
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公开(公告)号：CN114913302A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210386639.2
申请日：2022-04-13
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T17/20 , G06F30/27 , G06F30/10 , G01D21/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的旋转接头寿命预测系统及方法，属于工业设备寿命预测领域。对旋转接头在空间中进行三维网格状划分，同时对多传感器设定数据采集频率，按照数据采集频率进行旋转接头指标数据采集，建立数据库，随后建立旋转接头寿命预测模型，预测每个子网格的使用寿命，最后对所有子网格使用寿命取最小值，作为旋转接头整体使用寿命。本发明既能了解到旋转接头整体的情况，又能对局部细节进行观察，获得的信息更全面；从多个角度反应旋转接头的实际情况，用多种指标数据有助于提升预测的准确度，实现对旋转接头的状态从多维度进行准确的评价与预测，且预测结果准确可靠，有利于减少故障发生的概率。
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公开(公告)号：CN114155385A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111445062.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 江苏鑫源烟草薄片有限公司 , 南京林业大学
IPC: G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的RGB与高光谱的烟草识别方法，属于图像识别技术领域。首先利用RGB彩色图像的对数阈值分割和圈选标记，将图像中的与烟草颜色差别明显的其他物质区别出来；再结合高光谱成像，针对色彩相近区域进行特殊优化，利用自主设计的高光谱差值矩阵法，构建光谱特征F通道，对RGB中的相近色块使用深度学习结合F通道数据进行二次识别，避免相近色彩物体的漏检。本发明将高光谱与RGB结合，对传统RGB相机无法识别的颜色相近或透明的杂质做出优化，判断出烟草中的不同于烟草光谱特性的物质，实现实时监控筛选，避免人员主观与长时间工作带来的影响，提升烟草的纯净度和识别效率，对烟草行业具有十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN115100514B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210508159.9
申请日：2022-05-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的云跟踪方法，首先通过工业相机获取云团间隔一段时间前后的图像输入FPGA；然后一方面对图像进行畸变校正、图像平滑处理、形态学操作、Canny边缘检测以及提取矩特征，另一方面对图像提取灰度共生矩阵特征量，将上述两种特征赋予适当的权重，作为总的云团特征；最后，预测云团一段时间后的特征量状态，然后将上述特征量与图像二进行匹配从而实现云跟踪。本发明考虑到云的形状随时间会发生改变，并采用多特征进行云跟踪，提高跟踪的准确性。同时考虑到不同类别的云团演变方式不同，针对不同类别的云团分别训练预测模型。本发明采用“FPGA+ARM”体系架构提高了图像采集的实时性、速度以及性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116448769B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202310522824.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态信息融合的板材缺陷检测系统及其检测方法，检测系统包括壳体、多模态信息采集模块、多模态信息处理模块、传送模块；具体包括LED光源、高光谱相机、深度相机、RGB相机、工控机、相机支架、黑色橡胶履带。板材通过履带进入遮光箱体，通过高光谱信息、深度信息、RGB图像采集，将信息数据传入工控机，通过对板材多模态信息的算法处理，快速得出检测结果。本发明可以实现对板材的缺陷位置及分类、厚度、含水率在线检测，极大地提高了检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN116448769A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310522824.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态信息融合的板材缺陷检测系统及其检测方法，检测系统包括壳体、多模态信息采集模块、多模态信息处理模块、传送模块；具体包括LED光源、高光谱相机、深度相机、RGB相机、工控机、相机支架、黑色橡胶履带。板材通过履带进入遮光箱体，通过高光谱信息、深度信息、RGB图像采集，将信息数据传入工控机，通过对板材多模态信息的算法处理，快速得出检测结果。本发明可以实现对板材的缺陷位置及分类、厚度、含水率在线检测，极大地提高了检测速度与精度。
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公开(公告)号：CN115014748B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210607619.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01M13/003 , G01H17/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法，属于设备故障检测技术领域，该方法采集振动信号，利用傅里叶变换实时计算在多个不同位置采集到的振动数据主要成分，记录这些主要成分的周期；获得校正以及去噪后的信号；将去噪后的信号按其各主成分周期打断后排列，形成输入张量；将去噪后的信号作为训练数据对特征提取和分类网络进行训练利用训练后的分类网络进行分类，得出喷阀阵列的具体故障情况。本发明能够加大采样频率以获得更高的准确率；借用图像处理领域的深度可分离卷积思想，达到隔离各位置采集的振动特征的目的；设置周期超参数，有依据地确定该参数值，相比其他模型更具可解释性和用于不同籽棉异纤分选机的针对性。
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公开(公告)号：CN114937190B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210607648.X
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于籽棉开松有效性的判别方法及系统，属于杂质分选与深度学习技术领域，该方法利用线阵相机和3D深度相机获取籽棉异纤除杂生产线中开松后的籽棉图像及三维信息，将线扫描图像数据与线扫描3D深度数据进行对齐和融合，在图像识别的基础上通过3D深度数据额外获取棉花成团表面深度信息，结合开松机振动数据，判断开松的有效性。本发明将线扫描图像数据与线扫描3D深度数据进行对齐和融合，同时采集开松机的振动数据，提高判别准确率，在相同采样率和采样长度的情况下有效降低对计算机硬件的性能要求，有利于降低运行和维护成本。
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公开(公告)号：CN115014748A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210607619.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01M13/003 , G01H17/00 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法，属于设备故障检测技术领域，该方法采集振动信号，利用傅里叶变换实时计算在多个不同位置采集到的振动数据主要成分，记录这些主要成分的周期；获得校正以及去噪后的信号；将去噪后的信号按其各主成分周期打断后排列，形成输入张量；将去噪后的信号作为训练数据对特征提取和分类网络进行训练利用训练后的分类网络进行分类，得出喷阀阵列的具体故障情况。本发明能够加大采样频率以获得更高的准确率；借用图像处理领域的深度可分离卷积思想，达到隔离各位置采集的振动特征的目的；设置周期超参数，有依据地确定该参数值，相比其他模型更具可解释性和用于不同籽棉异纤分选机的针对性。
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