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公开(公告)号：CN120065989A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510210458.8
申请日：2025-02-25
Applicant: 宁波职业技术学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开一种基于递阶时序分析的故障监测方法与系统，解决了如何从线性与非线性两个角度实施数据的时序变化特征分析的难题，从而在全面分析时序变化特征的基础上对工业过程的运行状态进行故障监测。本发明涉及的递阶时序分析依次包括线性时序分析和非线性时序分析，并公开了多种关于线性时序分析的改进方案，以实现对数据时序特征表示的全面的学习，从而提升故障监测的灵敏性。基于相同的发明构思，本发明还披露了一种基于递阶时序分析的故障监测系统，包括由数据获取单元、数据运算单元、监测显示单元和故障报警器组成的硬件模块，和存储有实现线性时序分析和非线性时序分析程序的软件模块。最后，通过实施案例验证说明本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN120011993A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510081695.9
申请日：2025-01-20
Applicant: 宁波职业技术学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于信号重构的异常检测方法与装置，通过利用工业过程数据的局部近邻进行信号重构，并进一步对数据的时序特征变化进行表示学习，从而在此基础上对工业过程的运行进行可靠而有效的异常检测。本发明公开的异常检测方法不仅披露了信号重构时序分析及其改进技术方案，而且提供了多种有关近邻域、信号重构方式、和异常指标计算的改进方案，旨在更好的消除数据的非高斯或复杂多峰分布带来的负面干扰影响，以表示学习出有价值的特征信息用于异常检测。此外，本发明通过硬件与软件的搭建，组建一个基于信号重构的异常检测装置，包括数据获取模块、中央控制模块、显示模块、和异常警报器，以执行实现所公开的异常检测方法的实施流程。
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公开(公告)号：CN116673951A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310671417.X
申请日：2023-06-08
Applicant: 宁波职业技术学院
Abstract: 本发明属于自动化贴标技术领域，提供了一种基于机器视觉引导的工件自动化装配系统及方法，包括：CCD相机，其用于抓取贴片元件的图像；控制系统，其中存储有模版匹配算法，其用于将抓取的图像与预先存储的模版进行匹配，从而确定贴片元件对应的装配信息；机械臂，其用于抓取贴片元件，根据控制系统确定的装配信息将贴片元件按照预设运动学模型运输至预设位置处进行工件贴标。本发明的优点在于用户可将待贴片元件放入检测仪器，经过CCD相机拍照，使用模板匹配算法，通过提取边缘梯度信息作为匹配特征，精准确定贴片元件的装配位置和装配姿态，使得机械臂可实现多位置自我调整，完成精准定位贴标。
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公开(公告)号：CN119200614A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411381785.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 宁波职业技术学院
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本申请公开了一种基于航路点航线的船舶航迹跟踪控制方法。所述基于航路点航线的船舶航迹跟踪控制方法包括步骤：设置航路点和航路点附近的切换点；判断船舶是否满足制导切换条件，其中，当船舶满足制导切换条件时，启动虚拟横向调节制导律；当船舶不满足制导切换条件时，启动自适应视线制导律；设置航迹跟踪控制器和预设性能指标；以及基于航迹跟踪控制器和预设性能指标控制船舶对期望路径进行路径跟踪。所述基于航路点航线的船舶航迹跟踪控制方法采用基于自适应视线制导和虚拟横向调节制导的混合式制导律，解决了船舶航路点转向超调问题。
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公开(公告)号：CN116597232A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310671430.5
申请日：2023-06-08
Applicant: 宁波职业技术学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06T7/00 , G06T7/73
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，提供了一种基于机器视觉的字片定向装配位姿识别方法及系统，包括步骤：S1、通过相机对字片拍照以获得其图像；S2、对获取的图像进行预处理；S3、根据ROI模版匹配算法将获取的图像与预先存储的模版进行配对，从而确定所述字片需要装配的位姿信息。本发明的优点在于依靠ROI将图像中的字片区域划分出来，提取该区域字片轮廓的边缘梯度信息作为匹配特征与预先已存储位姿信息的字片模版进行配对，从而实现了基于形状模版匹配算法来定位字片的位姿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113077416A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110268941.3
申请日：2021-03-12
Applicant: 宁波职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的焊点焊接缺陷检测方法与系统，涉及电子检测领域，主要包括步骤：获取带有焊点焊接缺陷的电路板的图像样本集并预处理；通过卷积神经网络选择并提取图像样本集中的焊接缺陷特征，并生成检测模型；获取电路板的完整图像，并调用检测模型获得完整图像的焊接缺陷边界框；根据焊接缺陷边界框生成标注图片并输出。本发明通过利用CascadeR‑CNN算法对样本集进行卷积神经网络训练，利用该算法使得提取的特征更加符合实际焊点缺陷的特征，同时还能够对更多类型的贴片元件焊接缺陷进行检测。
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公开(公告)号：CN119862515A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411912550.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 宁波职业技术学院
IPC: G06F18/2433 , C02F3/30 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/20 , G06F123/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于动态图双向变换的异常检测方法与装置，通过动态图双向边变换分析这种全新的特征表示学习算法全面的捕获工业过程数据中潜藏的有利于描述正常运行状态数据变化的时空特征，从而改善提升异常检测的效果，降低异常漏报的可能性。本发明公开的异常检测方法不仅公开了动态图双向边变换分析及其改进技术方案，而且提供了三种确定空间近邻的改进方案，从而有效的表示学习数据在时序动态性和空间分布上的变化特征。此外，本发明通过硬件与软件的搭建，组建一个基于动态图双向变换的异常检测装置，包括参数初始化模块、数据获取模块、数据处理模块、显示模块、和异常警报器，以执行实现披露的异常检测方法的实施流程。
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公开(公告)号：CN216450185U
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202121218920.2
申请日：2021-06-02
Applicant: 宁波职业技术学院
Abstract: 本实用新型属于智能控制技术领域，提供了一种基于LoRa的智能港区闸口水位监控系统，包括：监控终端和水位监控装置，所述监控终端和水位监控装置通过LoRa无线通信方式进行数据传输；水位监控装置，用于采集水位信息；监控终端，用于储存采集的水位信息，并能够向用户实时显示水位信息。本实用新型的优点在于兼顾视频监控和水位测量，当水位发生异常，能够实现自动报警，无需人工干预，实时性强；采用超声波进行水位高度测量，不受光线、被测物处于黑暗、有灰尘及烟雾等恶劣的环境下可实现精确测量；本实用新型采用LoRa无线组网技术进行数据传输，具有部署简单、通信距离远、功耗低稳定性高等优点。
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