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公开(公告)号：CN117763937A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311452561.0
申请日：2023-11-01
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/096 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种机床热误差模型快速更新方法，属于数控设备控制领域。该方法基于迁移前和当前的温度数据进行迁移学习，实现热误差模型的快速更新，以保持机床热误差模型的有效性，保证热误差的补偿效果，本发明的方法不需要重新对机床热误差测量进行测量，简化了机床热误差模型的更新过程，有效降低了的热误差建模和补偿的实施成本和难度，经过温度迁移学习所更新的热误差预测模型能够保持较高的预测精度和稳健性，有效提高了热误差建模和补偿的效率，实现热误差预测模型的更新。
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公开(公告)号：CN117007132A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311035741.9
申请日：2023-08-15
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种传感阵列、监控系统及预警系统，属于物联网传感器技术领域。传感阵列布置于储油罐上，包括温度传感单元、液位传感单元和流量传感单元：温度传感单元置于储油罐内液面上，包括光纤布拉格光栅温度传感器S3和浮力板，S3固定于浮力板上，使得S3接触液面并浮于液面上；液位传感单元布置于储油罐内液体中，包括两个光纤布拉格光栅应力传感器：S1和S2，其中S1布置于储油罐底面，S2布置于距离S1上方h0高度处；流量传感单元包括两个流量传感器：S4和S5，分别布置于储油罐的进流量口和出流量口。监控系统用于计算传感阵列测量得到的温度、液位及流量数据。预警系统解决节能工作的实现及监控系统搭建问题。
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公开(公告)号：CN103231708B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201310127380.0
申请日：2013-04-12
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的智能车辆避障方法，属于计算机视觉技术及模糊识别领域。其步骤为：对左右摄像机进行双目标定，得到摄像机图像坐标系与场景坐标系的关系，并利用左摄像机和右摄像机采集车辆前方场景；对两幅图像进行畸变和极线校正，并提取图像的特征点，对图像特征点进行特征向量表示；根据特征向量进行立体匹配得到初步匹配点对，并去除虚假匹配点对，建立正确的匹配点对应关系；根据正确的匹配点对计算得到视差图，并根据视差图恢复障碍物三维真实信息；根据障碍物三维信息建立模糊控制器，引导车辆自主避开障碍物。本发明能够准确地检测到障碍物的形状和距车辆的距离，实验证明本发明实时性好，避障率高。
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公开(公告)号：CN103231708A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310127380.0
申请日：2013-04-12
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉的智能车辆避障方法，属于计算机视觉技术及模糊识别领域。其步骤为：对左右摄像机进行双目标定，得到摄像机图像坐标系与场景坐标系的关系，并利用左摄像机和右摄像机采集车辆前方场景；对两幅图像进行畸变和极线校正，并提取图像的特征点，对图像特征点进行特征向量表示；根据特征向量进行立体匹配得到初步匹配点对，并去除虚假匹配点对，建立正确的匹配点对应关系；根据正确的匹配点对计算得到视差图，并根据视差图恢复障碍物三维真实信息；根据障碍物三维信息建立模糊控制器，引导车辆自主避开障碍物。本发明能够准确地检测到障碍物的形状和距车辆的距离，实验证明本发明实时性好，避障率高。
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公开(公告)号：CN114972656A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210715033.9
申请日：2022-06-23
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割网络的动态场景视觉SLAM优化方法。该方法包括，1：通过相机采集彩图和深度图；2：通过语义分割网络去除先验动态物体的影响；3：通过轻量化追踪模块估计当前帧位姿；4：通过改进的多视角几何算法滤除非先验动态物体。5：多视角几何检测结果与LR‑ASPP的检测结果进行相互验证，得到完整的动态区域，过滤掉动态区域上的ORB特征点后进入跟踪线程，跟踪线程产生关键帧。6：根据关键帧的相关数据构建动态场景下的八叉树地图。本发明充分利用了语义分割网络输出的语义信息基础，减少了区域生长算法的使用，提高了系统的运行速度，并且根据关键帧构建可复用的八叉树地图，减小内存占用，提高了地图查找效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106093066A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610479587.8
申请日：2016-06-24
Applicant: 安徽工业大学
CPC classification number: G01N21/95 , G06T5/00 , G06T7/0008 , G06T2207/20036 , G06T2207/30136
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法，步骤为：一、输入磁瓦图像，利用形态学的顶帽和底帽变换相结合的方法，增强图像整体灰度对比度；二、将所得图像均匀分成a*b个图像块，然后利用分块后的图像块的灰度特征量区分缺陷图像块和非缺陷图像块；三、采用改进Itti视觉注意机制模型计算所得缺陷图像块的显著度，选择初级特征用以形成综合显著图；四、选用大津阈值分割算法对综合显著图阈值化，提取缺陷区域。本发明通过利用形态学处理，图像分块和视觉注意机制思想，有效地克服了亮度不均匀、磁瓦缺陷面积较小、磁瓦本身纹理干扰等问题，可以快速、有效地提取各类磁瓦缺陷，具有很强得适应性。
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公开(公告)号：CN103424409A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310326601.7
申请日：2013-07-31
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G01N21/88 , G01B11/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的视觉检测系统，属于视觉检测技术领域。本发明的组成模块包括光源模块、数字CCD摄像机、DSP图像处理模块、实时显示模块和上位机模块，其中：光源模块照射待检测区域，集成的带有百兆以太网接口的数字CCD摄像机采集光源模块照射区域的目标图像，得到原始图像数据，数字CCD摄像机通过其百兆以太网接口将原始图像数据发送给DSP图像处理模块；所述DSP图像处理模块处理原始图像数据，并将处理后的图像数据输出到实时显示模块；实时显示模块用于实时显示并记录图像数据；而上位机模块用于进行图像特征提取并可以根据不同产品的需要修改DSP内部参数以适应不同产品的检测。本发明能够更加高效智能化地进行产品的检测。
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公开(公告)号：CN120038752A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510383548.7
申请日：2025-03-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于COEHHO算法和五次多项式插值法的机械臂轨迹规划方法，属于机械臂轨迹规划技术领域。本发明融合Circle混沌映射可增强初始阶段种群的多样性，使其均匀分布，增强全局搜索能力，避免了出现陷入局部最优的困境；再通过精英反向学习策略，提升了算法的收敛速度；最终再引入非线性逃逸能量更新策略，提升全局最优解的搜索精度；最后将COEHHO算法与五次多项式插值法相结合，与已有轨迹规划方法通过仿真实验相对比，得到一个连续的、光滑的、时间最优的轨迹规划曲线。
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公开(公告)号：CN103424409B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201310326601.7
申请日：2013-07-31
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G01N21/88 , G01B11/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP的视觉检测系统，属于视觉检测技术领域。本发明的组成模块包括光源模块、数字CCD摄像机、DSP图像处理模块、实时显示模块和上位机模块，其中：光源模块照射待检测区域，集成的带有百兆以太网接口的数字CCD摄像机采集光源模块照射区域的目标图像，得到原始图像数据，数字CCD摄像机通过其百兆以太网接口将原始图像数据发送给DSP图像处理模块；所述DSP图像处理模块处理原始图像数据，并将处理后的图像数据输出到实时显示模块；实时显示模块用于实时显示并记录图像数据；而上位机模块用于进行图像特征提取并可以根据不同产品的需要修改DSP内部参数以适应不同产品的检测。本发明能够更加高效智能化地进行产品的检测。
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公开(公告)号：CN106093066B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201610479587.8
申请日：2016-06-24
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的机器视觉注意机制的磁瓦表面缺陷检测方法，步骤为：一、输入磁瓦图像，利用形态学的顶帽和底帽变换相结合的方法，增强图像整体灰度对比度；二、将所得图像均匀分成a*b个图像块，然后利用分块后的图像块的灰度特征量区分缺陷图像块和非缺陷图像块；三、采用改进Itti视觉注意机制模型计算所得缺陷图像块的显著度，选择初级特征用以形成综合显著图；四、选用大津阈值分割算法对综合显著图阈值化，提取缺陷区域。本发明通过利用形态学处理，图像分块和视觉注意机制思想，有效地克服了亮度不均匀、磁瓦缺陷面积较小、磁瓦本身纹理干扰等问题，可以快速、有效地提取各类磁瓦缺陷，具有很强得适应性。
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