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公开(公告)号：CN118334451A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410601782.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 常州机电职业技术学院
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/82 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了一种基于U‑net神经网络迁移学习的注塑制品缺陷定量识别方法，其中，方法包括如下步骤：S1:利用注塑成型仿真软件收集注塑制品缺陷仿真图像，归一化后，对其进行缺陷定量标记，形成注塑制品缺陷预训练数据集(大规模数据集)；S2:利用注塑制品缺陷预训练数据集，训练出注塑制品缺陷通用识别模型；S3:采集注塑制品真实缺陷图像，归一化后，对其进行缺陷定量标记，形成注塑制品缺陷目标数据集(小规模数据集)；S4:将注塑制品缺陷通用识别模型作为迁移学习模型，对其采用微调方式进行训练；S5:加载迁移学习模型，利用注塑制品缺陷目标数据集，训练出注塑制品缺陷目标识别模型；S6:输入一幅注塑制品缺陷图像到注塑制品缺陷目标识别模型中，即可定量识别出缺陷。本发明优势在于，只需要输入一幅注塑制品缺陷图像，可快速识别出注塑制品缺陷类别、位置和大小，具有广泛的实用价值与应用前景。
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公开(公告)号：CN114130575B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202111513551.4
申请日：2021-12-13
Applicant: 常州机电职业技术学院 , 中海油常州涂料化工研究院有限公司
IPC: B05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于涂装生产线的多功能挂架，涉及到涂装设备技术领域，包括：轨道组件，所述轨道组件包括多个设置为“工”形结构的轨道板，滑动组件，所述滑动组件包括两个对称分布的安装板，挂置组件，所述挂置组件包括转杆，挂钩，所述挂钩的顶端一侧开设有多个倾斜卡槽。本发明通过设置轨道组件，轨道组件包括多个轨道板，轨道板的两侧顶端均设置有限位板和四个连接管，通过调节限位板下表面两端的插杆插入连接管的位置，可以调节轨道板两端的间距，进而实现对轨道板拼接角度的调节，使得轨道可以根据生产线上多个工位的位置进行适应性变形，进而方便了装置在多个工位之间移动。
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公开(公告)号：CN114216880A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111613648.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 常州机电职业技术学院
Abstract: 本发明属于数字全息技术领域，具体涉及一种剪切数字全息及其血细胞形貌和折射率同时测量方法，其中血细胞三维微观形貌和折射率同时测量方法包括：采集各波长离轴干涉图；根据采集到的各波长离轴干涉图获取物波复振幅；从物波复振幅中恢复血细胞相位；构建血细胞相位表达式；以及测量出血细胞三维微观形貌和折射率，无需逐层扫描血细胞、无需使用血细胞三维层析成像技术，计算数据量小、简单、便捷；无需更换血细胞介质，技术难度低、可操作性强，无需额外测量装置；只需要采集两个单波长下的离轴干涉图，可快速恢复其相位，实现血细胞三维微观形貌和折射率的同时测量。
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公开(公告)号：CN112233034A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011121805.3
申请日：2020-10-20
Applicant: 常州机电职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种用于干涉术的深度学习相移干涉条纹图盲去噪方法，属于图像处理领域。该方法包括：S1生成一系列样品任意相移噪声干涉条纹图和对应的样品任意相移无噪声干涉条纹图；S2裁剪后，构建样品数据集；S3设计深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络框架；S4得到训练好的深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络模型；S5获得样品任意相移无噪声干涉条纹图。本发明所述方法将样品任意相移噪声干涉条纹图输入到训练好的深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络模型中，高效高质地输出样品任意相移无噪声干涉条纹图；本发明所述方法盲去噪质量好，速度快，提高了噪声去除效率，具有广泛的实用价值与应用前景。
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公开(公告)号：CN112036415A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010811927.9
申请日：2020-08-13
Applicant: 常州机电职业技术学院
Abstract: 本发明是一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法。本发明涉及数字全息术或干涉术技术领域，搭建同轴相移干涉系统；采集一系列样品随机相移干涉图；解调相位，获取样品真实相位解调图；裁剪后，构建由随机相移干涉图和真实相位解调图组成的样品数据集；设计基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架；训练好的基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架模型；恢复样品免解包相位信息。该方法优势在于，只需要输入单帧随机相移干涉图，可快速精确地输出对应的样品免解包相位。本发明相位提取速度快、精度高且无需相位解包裹，提高了相位成像效率，具有广泛的实用价值与应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112233034B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011121805.3
申请日：2020-10-20
Applicant: 常州机电职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种用于干涉术的深度学习相移干涉条纹图盲去噪方法，属于图像处理领域。该方法包括：S1生成一系列样品任意相移噪声干涉条纹图和对应的样品任意相移无噪声干涉条纹图；S2裁剪后，构建样品数据集；S3设计深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络框架；S4得到训练好的深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络模型；S5获得样品任意相移无噪声干涉条纹图。本发明所述方法将样品任意相移噪声干涉条纹图输入到训练好的深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络模型中，高效高质地输出样品任意相移无噪声干涉条纹图；本发明所述方法盲去噪质量好，速度快，提高了噪声去除效率，具有广泛的实用价值与应用前景。
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公开(公告)号：CN114359901A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210002014.1
申请日：2022-01-04
Applicant: 常州机电职业技术学院
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于剪切数字全息和深度学习的血细胞自动分类方法，其包括：采集血细胞离轴干涉图；根据血细胞离轴干涉图提取物波复振幅；从物波复振幅中恢复血细胞相位；对血细胞相位图进行标注；建立血细胞相位图数据集；构建残差卷积神经网络框架；根据血细胞相位图数据集，训练残差卷积神经网络框架；获取血细胞自动分类模型；以及根据血细胞自动分类模型对血细胞自动分类，实现无标记定量相位成像下的血细胞自动分类；无需对血细胞染色，可快速恢复血细胞相位图，高效地实现了无标记定量相位成像下的血细胞自动分类，增加了可行性，降低了复杂度；无需人工操作和干预，可自动实现对血细胞的快速分类和计数。
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公开(公告)号：CN112013791B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202010909768.6
申请日：2020-09-02
Applicant: 常州机电职业技术学院
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明公开了三波长可变尺度干涉显微成像系统、成像方法及三相位复原方法，包括沿着并排分布的第一激光器、第二激光器和第三激光器的输出方向依次连接的光纤耦合器、准直器和第一分光棱镜；第一分光棱镜将激光分为物光光路和参考光光路；参考光光路上依次放置有第一反射镜、第二分光棱镜、第二反射镜和PZT相移器；物光光路上依次放置有第三分光棱镜、显微物镜和微器件样品；第三分光棱镜的反射光路上设置有CCD相机，所述物光光路和参考光光路汇聚到第三分光棱镜后，在CCD相机上形成三波长广义相移全息图。本发明可靠性高、稳定性强和共光路好，可实现单、双和三波长多尺度免解包选择性匹配融合成像方法，多角度精确解构出不同尺度微器件高精形貌。
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公开(公告)号：CN112013791A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010909768.6
申请日：2020-09-02
Applicant: 常州机电职业技术学院
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明公开了三波长可变尺度干涉显微成像系统、成像方法及三相位复原方法，包括沿着并排分布的第一激光器、第二激光器和第三激光器的输出方向依次连接的光纤耦合器、准直器和第一分光棱镜；第一分光棱镜将激光分为物光光路和参考光光路；参考光光路上依次放置有第一反射镜、第二分光棱镜、第二反射镜和PZT相移器；物光光路上依次放置有第三分光棱镜、显微物镜和微器件样品；第三分光棱镜的反射光路上设置有CCD相机，所述物光光路和参考光光路汇聚到第三分光棱镜后，在CCD相机上形成三波长广义相移全息图。本发明可靠性高、稳定性强和共光路好，可实现单、双和三波长多尺度免解包选择性匹配融合成像方法，多角度精确解构出不同尺度微器件高精形貌。
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公开(公告)号：CN114577124A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210229886.1
申请日：2022-03-09
Applicant: 常州机电职业技术学院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种双波长同轴四步相移数字全息的对应相位还原方法，包括基于四幅具有正负2π特定相移的双波长同轴相移全息图，利用相移技术和减法运算，结合三角函数特性，可先提取出第二个波长的相位信息；然后对全息图进行傅里叶正变换、滤频、傅里叶逆变换，直接提取出直流项后，即可还原出第一个波长的相位信息；最后通过每个波长的包裹相位图相减，在一定尺度范围内，可求解出等效波长相位图，进而求解出相位物体的微观形貌或厚度。本发明能充分利用CCD的空间带宽，增加相位成像的稳定性和精确性；基于四幅双波长同轴相移全息图，能够提高相位还原处理效率。
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