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公开(公告)号:CN118456302A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410754375.0
申请日:2024-06-12
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及材料表面改性技术领域,公开了一种棒材表面喷丸装置及方法,支撑架表面倾斜设置,支撑架上方设有喷枪;若干对砂轮安装在支撑架表面并沿表面长度方向排布,砂轮连接驱动机构;限位杆滑动设于支撑架表面并且可穿过每对砂轮,限位杆用于转动支撑棒料末端;砂轮带动棒料转动,棒料在重力作用下沿砂轮下滑,且通过限位杆实现匀速以保证喷枪均匀喷丸;本发明利用棒料的重力以及圆柱砂轮和限位杆的相互配合,实现棒料均匀下滑的过程中保持转动,这种喷丸方式可以保证棒料两端位置和中间位置的喷丸效果相同;同时利用限位杆支撑棒料以及支撑架表面倾斜设置,保证上料快速,提高工作效率。
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公开(公告)号:CN116895029A
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202311159510.9
申请日:2023-09-11
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO V7的航拍图像目标检测方法及系统,属于目标检测技术领域,包括:利用扩充后的航拍图像数据集训练改进的YOLO V7模型;其中,去除YOLO V7模型主干网络中的第一个下采样层和最后一个检测头,将与最深的ELAN模块相连的ELAN‑W模块替换为MSCSP模块,调整YOLO V7的通道数,得到改进的YOLO V7模型;将改进的YOLO V7模型用于航拍图像目标检测中。本发明去掉下采样层以及最深检测头的操作不仅降低了YOLO V7模型的感受野,还减少了神经网络的层数。
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公开(公告)号:CN118639585A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410769386.6
申请日:2024-06-14
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
IPC: E01H1/00
Abstract: 本发明涉及路边护栏改造技术领域,公开了一种路边护栏原位改造装置及方法,包括车身,车身上设有空压机和储气罐,储气罐输出端分别连接储砂罐和喷涂罐,储砂罐内部装有河砂,河砂先以垂直方向和平行方向撞击油漆层表面以去除油漆,后撞击护栏表面形成残余压缩应力,最后通过喷涂罐向护栏表面喷涂涂料;本发明利用河砂作为磨粒,河砂先以垂直方向和平行方向撞击油漆层表面以去除油漆,后撞击护栏表面形成残余压缩应力,最后通过喷涂罐向护栏表面喷涂涂料,可以在不拆卸护栏的前提下实现对护栏的快速改造,节省人工成本。
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公开(公告)号:CN118305808B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410733207.3
申请日:2024-06-07
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司 , 山东交通学院
Abstract: 本发明提出喷砂机械臂动态状态约束自适应控制方法及系统,涉及喷砂机械臂控制技术领域。包括获取机械臂参数数据;定义机械臂初始状态约束边界,计算机械臂初始控制力矩,设定机械臂各关节饱和力矩,基于初始控制力矩与饱和力矩的差值,得到机械臂约束边界动态调整值,进而得到更新后的状态约束边界;基于更新后的状态约束边界,设计状态约束模型,采用反步法,选择每一步的李雅普诺夫函数,设计得到虚拟控制器,并最终求解出更新后的控制力矩;基于更新后的控制力矩与饱和力矩的差值,确定实际控制力矩;利用实际控制力矩对机械臂关节电机进行控制。本发明基于机械臂动态状态约束的自适应调节,最终消除力矩扰动。
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公开(公告)号:CN118305808A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410733207.3
申请日:2024-06-07
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司 , 山东交通学院
Abstract: 本发明提出喷砂机械臂动态状态约束自适应控制方法及系统,涉及喷砂机械臂控制技术领域。包括获取机械臂参数数据;定义机械臂初始状态约束边界,计算机械臂初始控制力矩,设定机械臂各关节饱和力矩,基于初始控制力矩与饱和力矩的差值,得到机械臂约束边界动态调整值,进而得到更新后的状态约束边界;基于更新后的状态约束边界,设计状态约束模型,采用反步法,选择每一步的李雅普诺夫函数,设计得到虚拟控制器,并最终求解出更新后的控制力矩;基于更新后的控制力矩与饱和力矩的差值,确定实际控制力矩;利用实际控制力矩对机械臂关节电机进行控制。本发明基于机械臂动态状态约束的自适应调节,最终消除力矩扰动。
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公开(公告)号:CN114872609B
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202210675267.5
申请日:2022-06-15
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
IPC: B60P7/12
Abstract: 本发明涉及钢管输送领域,尤其涉及一种钢管输送装置辅助防护结构,包括车座,所述车座的上端前后边缘处安装有挡件,所述挡件的端部安装有压件,所述车座的上端一侧边缘处安装有车架,所述车架的侧面延伸有牵引架,所述车座的下端面拐角处安装有轮子,所述车座的上端另一侧边缘处安装有顶件。本发明提高了输送时对钢管的保护性能以及减小噪音,并能够适应不同长度的钢管,且能够便于将输送的钢管卸下。
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公开(公告)号:CN116663621A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310628289.0
申请日:2023-05-29
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
IPC: G06N3/0495 , G06N3/096
Abstract: 本公开提供了基于逆时针逐块知识蒸馏的神经网络模型压缩方法及系统,涉及机器学习技术领域,包括获取构建并训练好的教师模型,并保存训练教师模型时所使用的损失函数;将所述教师模型由浅到深划分N个子网块,并以N‑1个子网块为基础分别构造N‑1个学生模型子网块;利用所述损失函数,将获得的N‑1个学生模型子网块按照自顶向下的顺序依次替换教师模型中最浅层子网块之外的N‑1个子网块获取到中间模型;利用损失函数将中间模型进行训练至收敛得到压缩后的目标学生模型。有利于减少学生模型对教师模型的依赖性并使得学生模型找到更适合自己的参数分布;使学生模型关注教师模型中更高级的信息从而缓解学生模型和教师模型之间的代沟问题。
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公开(公告)号:CN114872609A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210675267.5
申请日:2022-06-15
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
IPC: B60P7/12
Abstract: 本发明涉及钢管输送领域,尤其涉及一种钢管输送装置辅助防护结构,包括车座,所述车座的上端前后边缘处安装有挡件,所述挡件的端部安装有压件,所述车座的上端一侧边缘处安装有车架,所述车架的侧面延伸有牵引架,所述车座的下端面拐角处安装有轮子,所述车座的上端另一侧边缘处安装有顶件。本发明提高了输送时对钢管的保护性能以及减小噪音,并能够适应不同长度的钢管,且能够便于将输送的钢管卸下。
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公开(公告)号:CN116895029B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311159510.9
申请日:2023-09-11
Applicant: 山东开泰抛丸机械股份有限公司 , 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO V7的航拍图像目标检测方法及系统,属于目标检测技术领域,包括:利用扩充后的航拍图像数据集训练改进的YOLO V7模型;其中,去除YOLO V7模型主干网络中的第一个下采样层和最后一个检测头,将与最深的ELAN模块相连的ELAN‑W模块替换为MSCSP模块,调整YOLO V7的通道数,得到改进的YOLO V7模型;将改进的YOLO V7模型用于航拍图像目标检测中。本发明去掉下采样层以及最深检测头的操作不仅降低了YOLO V7模型的感受野,还减少了神经网络的层数。(56)对比文件Zhiyang Zheng 等.YOLO-BYTE: Anefficient multi-object tracking algorithmfor automatic monitoring of dairycows.Computers and Electronics inAgriculture.2023,全文.
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公开(公告)号:CN111307213B
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202010152189.1
申请日:2020-03-06
Applicant: 山东开泰智能抛喷丸技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种抛丸机弹丸的抛射力度、角度及速度的检测方法,所述的抛射力度检测方法包括:S1:压力传感器采集弹丸冲击称体平面板产生的冲击力;S2:采集到的冲击力数值通过程序判断滤波算法,筛除超出正常阈值的冲击力数值;S3:剩余的冲击力数据作平均滤波处理,获得弹丸的冲击力。
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