公开(公告)号：CN117681204A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202410061260.3

申请日：2024-01-16

Applicant: 安徽工程大学

Inventor： 张靖 ,  曹雏清

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种基于零样本学习的机器人抓取方法，属于机器人抓取领域。所述方法包括以下步骤：S1.获取未知物体及其周围物体的图像；S2.对所述图像进行预处理，所述预处理包括图像锐化、图像高斯滤波；S3.将预处理后的图像输入零样本检测网络，在图像中定位未知物体并给出其最终抓取框；S4.将经所述步骤S3处理后的图像信息转换为对机器人进行控制的控制信息，并控制机器人完成抓取动作。同时，基于上述方法，本发明还提出了一种基于零样本学习的机器人抓取系统。本发明基于零样本检测网络实现了机器人对未知类物体的抓取，降低了训练成本，保证了机器人抓取的准确高效。

公开(公告)号：CN119740026A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411714089.8

申请日：2024-11-27

Applicant: 安徽工程大学

Inventor： 柳枫楠 ,  曹雏清 ,  张靖 ,  高晗 ,  马玉洁 ,  李浩 ,  李鹏辉 ,  苏永睦

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的膜蒸馏系统性能预测方法及系统，属于深度学习领域。所述方法包括：采集膜蒸馏系统运行性能的实验数据；对采集到的数据进行标准化后构建训练数据集样本和测试数据集样本；构建卷积神经网络模型，通过训练数据集样本训练所述卷积神经网络模型后得到最优模型并固定其模型参数；将测试数据集样本导入所述的最优模型中，进行膜蒸馏系统运行性能预测；对预测结果进行评估。本发明通过卷积神经网络对系统运行数据的多维特征进行提取和学习，进而高效、精准预测膜蒸馏系统的性能。

公开(公告)号：CN206657420U

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201720326317.3

申请日：2017-03-30

Applicant: 安徽工程大学

Inventor： 王雷 ,  童宇超 ,  张靖 ,  赵梦飞 ,  韩暑 ,  周晓雨 ,  高金峰 ,  郑园成 ,  朱新云 ,  张键 ,  涂德江 ,  倪康 ,  丁瑞峰

IPC: G07D3/04 ,  G07D3/14

Abstract: 本实用新型公开了一种硬币清分机，属于钱币分离清点技术领域，为解决清理、分类钱币需要大量的人力、物力的问题，该硬币清分机包括限流漏斗、设置在限流漏斗下方的转盘、驱动转盘转动的驱动组件、设置在转盘下方的分币挡板、设置在分币挡板下方的接币盒和外部包裹的外壳，限流漏斗下部设有斗口，所述限流漏斗的外部设有外壳，外壳上设有卡扣，限流漏斗通过卡扣与外壳连接；大大的提高钱币分类、清理的效率。