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公开(公告)号：CN118606873B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411081087.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 安徽大学 , 江苏卓微尔智能科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/088 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的二阶段异常分类方法，包括：基于自编码网络阵列、分类网络，构建二阶段异常分类网络模型；将多源信号的频谱图并行输入到所述二阶段异常分类网络模型中的自编码网络内进行自编码网络处理，输出特征图；将所述特征图拼接，并输入到所述分类网络中进行设备异常分类，输出分类结果。本发明方法用于解决复杂工况下设备运行故障的检测和分类，通过使用自编码网络阵列和分类网络的组合对多源信号进行特征学习和分类处理，以达到故障诊断和分类的目的，且具有良好的泛化性以及检测性能。
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公开(公告)号：CN119188851A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411446893.2
申请日：2024-10-16
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 安徽大学
Abstract: 本发明记载一种基于多视图目标检测的机械臂碰撞检测方法及系统，属于机器人轨迹规划和碰撞检测技术领域。本发明首先获取全局三视图观测图像，并将其输入到预先训练好的网络模型中，输出障碍物ID及其在每个视图的边界框信息。然后，根据机械臂运动学，获取每个关节坐标，按照相机标定数据，将其转化为像素坐标。最后，根据碰撞检测算法，依次检测机器人大臂、小臂和末端工具与障碍物的碰撞情况。本发明以目标检测框构建圆形包围盒，对障碍物和机械臂三视图内的平面占位关系进行分析，实现碰撞检测。本发明虽然会造成机械臂一部分工作空间的浪费，但却极大地简化了机械臂和障碍物的空间占位关系，有利于进行碰撞的判定和检测，提高避障的可靠性。
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公开(公告)号：CN118606873A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411081087.X
申请日：2024-08-08
Applicant: 安徽大学 , 江苏卓微尔智能科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/088 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的二阶段异常分类方法，包括：基于自编码网络阵列、分类网络，构建二阶段异常分类网络模型；将多源信号的频谱图并行输入到所述二阶段异常分类网络模型中的自编码网络内进行自编码网络处理，输出特征图；将所述特征图拼接，并输入到所述分类网络中进行设备异常分类，输出分类结果。本发明方法用于解决复杂工况下设备运行故障的检测和分类，通过使用自编码网络阵列和分类网络的组合对多源信号进行特征学习和分类处理，以达到故障诊断和分类的目的，且具有良好的泛化性以及检测性能。
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公开(公告)号：CN118021360A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410262244.0
申请日：2024-03-07
Applicant: 安徽大学
IPC: A61B10/02
Abstract: 本发明公开了一种扭力旋切式活检针，涉及医疗器械领域，包括基体、扭力旋转机构、活塞机构和针管取样装置；扭力旋转机构和活塞机构均安装在基体上；活塞机构包括拉杆活塞和针筒，拉杆活塞穿入针筒内部；针管取样装置包括内针和外针管，外针管固定连接在针筒上且前端通过针尖封闭，内针穿入外针管内部；内针的前端设有旋转刀片，外针管上与旋转刀片对应的位置开设有槽孔，旋转刀片的初始位置覆盖住槽孔；扭力旋转机构能够带动内针旋转及带动拉杆活塞在针筒内往复运动。本发明的优点在于：取出的组织切片不会掺杂其它部位的组织，确保了活检的准确性，减少了患者创伤及减少患者麻药退效后的疼痛感。
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