公开(公告)号：CN116721145B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310994179.6

申请日：2023-08-09

Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司

Inventor： 张培 ,  姚结兵 ,  王亚运 ,  宗承治 ,  许孝先 ,  王勇

IPC: G06T7/62 ,  G06V10/774 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种液体介质泄露检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，液体介质泄露检测方法包括：获取待测区域在检测过程中当前时刻的第一图像，并对第一图像进行图像分割，获取第一图像分割结果；其中，第一图像分割结果包括第一液体区域；当待测区域在历史时刻存在液体介质泄漏报警时，获取待测区域在历史时刻的第二图像分割结果；其中，第二图像分割结果包括第二液体区域；计算第一液体区域的第一面积以及第二液体区域面积的第二面积；根据第一面积和第二面积，确定待测区域在当前时刻是否发生液体介质泄露。上述方案通过第一图像和第二图像可以判断当前时刻相较于历史时刻是否发生泄露，从而降低了泄露检测误判率。

公开(公告)号：CN116758400B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202311021023.6

申请日：2023-08-15

Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司

Inventor： 汪旗 ,  程真 ,  张培 ,  宗承治 ,  汪湘湘

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本申请提供一种运输皮带异常检测方法、装置及计算机可读存储介质，对神经网络模型进行预训练，对预训练后的神经网络模型进行运输皮带异常检测的模型微调，并构建运输皮带异常的特征库，根据特征库进行异常得分的自适应阈值搜索得到最优F1阈值，从而将待测试皮带图像的异常得分与最优F1阈值进行比较的结果能够确定待测试皮带图像是否异常。本实施例将深度学习和迁移学习结合并应用在运输皮带异常检测，提高了模型提取皮带异常特征的针对性和鲁棒性，并且采用自监督学习无需人工设计特征，提高了检测速度，能够实现实时检测，再有，通过自适应调整阈值来判断皮带数据是否异常，无需人工设置阈值。

公开(公告)号：CN116433673A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310707337.5

申请日：2023-06-15

Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司

Inventor： 许孝先 ,  姚结兵 ,  张培 ,  程真 ,  汪湘湘 ,  宗承治

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请提供一种紧固件松动检测方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及紧固件松动检测领域。该紧固件松动检测方法包括：将多个2D投影图中与实际图像的相似度最大的图像确定为原始2D投影图；其中，多个2D投影图为目标紧固件的3D模型在多个角度下的投影图像，实际图像为目标紧固件的当前实际状态图像；计算实际图像中的目标紧固件相对于原始2D投影图像中的目标紧固件的旋转角度；根据旋转角度，判断目标紧固件是否松动。使用本申请实施例提供的紧固件检测方法能够更准确、快速地识别紧固件的位置和边界，进而准确地判断出紧固件是否松动，提高了紧固件松动检测的可靠性和效率。

公开(公告)号：CN116758400A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202311021023.6

申请日：2023-08-15

Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司

Inventor： 汪旗 ,  程真 ,  张培 ,  宗承治 ,  汪湘湘

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096

Abstract: 本申请提供一种运输皮带异常检测方法、装置及计算机可读存储介质，对神经网络模型进行预训练，对预训练后的神经网络模型进行运输皮带异常检测的模型微调，并构建运输皮带异常的特征库，根据特征库进行异常得分的自适应阈值搜索得到最优F1阈值，从而将待测试皮带图像的异常得分与最优F1阈值进行比较的结果能够确定待测试皮带图像是否异常。本实施例将深度学习和迁移学习结合并应用在运输皮带异常检测，提高了模型提取皮带异常特征的针对性和鲁棒性，并且采用自监督学习无需人工设计特征，提高了检测速度，能够实现实时检测，再有，通过自适应调整阈值来判断皮带数据是否异常，无需人工设置阈值。

公开(公告)号：CN116721145A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310994179.6

申请日：2023-08-09

Applicant: 安徽容知日新科技股份有限公司

Inventor： 张培 ,  姚结兵 ,  王亚运 ,  宗承治 ,  许孝先 ,  王勇

IPC: G06T7/62 ,  G06V10/774 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种液体介质泄露检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，液体介质泄露检测方法包括：获取待测区域在检测过程中当前时刻的第一图像，并对第一图像进行图像分割，获取第一图像分割结果；其中，第一图像分割结果包括第一液体区域；当待测区域在历史时刻存在液体介质泄漏报警时，获取待测区域在历史时刻的第二图像分割结果；其中，第二图像分割结果包括第二液体区域；计算第一液体区域的第一面积以及第二液体区域面积的第二面积；根据第一面积和第二面积，确定待测区域在当前时刻是否发生液体介质泄露。上述方案通过第一图像和第二图像可以判断当前时刻相较于历史时刻是否发生泄露，从而降低了泄露检测误判率。