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公开(公告)号：CN119205776B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411714407.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06T7/00 , G01N21/95 , G01N21/88 , G01N21/25 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/58 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06T5/70 , G06T5/90
Abstract: 本发明提供一种基于排水管道内壁全景图像的缺陷检测方法及装置，涉及管道检测技术领域，本发明使用多光谱相机在不同波长下采集待检测排水管道的全景图像；并对图像进行去噪和对比度增强处理，并建立光谱矩阵以提取各像素点在不同波长的光谱值；接着，通过制造无缺陷管道并进行相同的图像采集，构建对照光谱矩阵并计算其光谱均值与标准差；随后，利用像素点与对照点之间的欧氏距离生成缺陷判断指数，以确定可能的缺陷像素；最后，通过提取缺陷区域的形状特征初步判断缺陷种类。该方法结合了光谱分析与图像处理技术，实现了高效、精确的管道内壁缺陷检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119293512A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411820618.2
申请日：2024-12-11
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06F18/214 , G01N3/40 , G01D21/02 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06T5/90 , G06V10/44 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的排水管道紫外光原位固化修复效果实时评估方法，本发明涉及修复效果评估技术领域。包括：采集历史参数，包括表面温度、表面湿度、固化时间和紫外光照射强度，以及对应的固化材料硬度值，作为预测模型的输入进行训练，建立固化硬度预测模型。获取修复过程中的紫外光照射强度，结合环境湿度进行修正。采集实时过程参数，输入模型，输出实时的固化材料硬度值。根据光照均匀性对硬度值进行修正后，结合表面平整度、裂缝形状指数及声波信号的参数生成修复效果评估指数。通过与评估阈值对比，输出不同的修复效果评估结果。该方法实现了对排水管道固化修复效果的智能化实时监控与评估，提升了修复质量与效率。
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公开(公告)号：CN119759039A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510266019.9
申请日：2025-03-07
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人的分布式多机调度方法、系统及存储介质，包括：通过先验地图获得基础拓扑地图；获取机器人信息，所述机器人信息包括机器人ID、地图名称、机器人位姿、机器人拓扑路径，得到各机器人在基础拓扑地图中的投影；根据基础拓扑地图和机器人信息得到调度用的热力图和路径图；根据各机器人在基础拓扑地图中的投影对机器人的冲突类型进行判断，根据冲突类型进行冲突处理。可以对机器人的冲突类型进行判断，根据不同的冲突类型进行调度，增加机器人的调度灵活性，大大提高了多机调度的效率。
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公开(公告)号：CN118483713A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410557371.3
申请日：2024-05-07
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了一种潮汐密集人流下基于迭代扫描匹配的机器人位姿估计方法，该算法包括：对基于2D激光雷达生成的栅格地图进行先验处理与初始位姿估计；通过2D激光雷达对环境信息均匀地进行采样；对生成的样本进行处理生成批量处理样本；对生成的批量处理样本评分与优化。通过先验处理来降低服务机器人的计算量来提高计算效率，通过分支定界的方法来对经过先验处理的批量处理样本选取最优样本，提高初始位姿估计精准度，来让服务机器人更好地构建栅格地图。
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公开(公告)号：CN119205776A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411714407.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 常熟理工学院
IPC: G06T7/00 , G01N21/95 , G01N21/88 , G01N21/25 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/46 , G06V10/58 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06T5/70 , G06T5/90
Abstract: 本发明提供一种基于排水管道内壁全景图像的缺陷检测方法及装置，涉及管道检测技术领域，本发明使用多光谱相机在不同波长下采集待检测排水管道的全景图像；并对图像进行去噪和对比度增强处理，并建立光谱矩阵以提取各像素点在不同波长的光谱值；接着，通过制造无缺陷管道并进行相同的图像采集，构建对照光谱矩阵并计算其光谱均值与标准差；随后，利用像素点与对照点之间的欧氏距离生成缺陷判断指数，以确定可能的缺陷像素；最后，通过提取缺陷区域的形状特征初步判断缺陷种类。该方法结合了光谱分析与图像处理技术，实现了高效、精确的管道内壁缺陷检测。
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公开(公告)号：CN118594941A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410778317.1
申请日：2024-06-17
Applicant: 常熟理工学院
Abstract: 本发明公开了机器分拣技术领域的一种多传感器融合的自动分拣机器人，包括机械臂系统、存储区系统与底盘系统；所述机械臂系统可进行工件信息的采集与处理，将处理后的数据发送至单片机控制核心板同时接受控制进行动作，通过夹爪将工件收集或放置至指定位置；所述存储区系统可进行工件的分类、收集与出纳，其可分为两个部分，其中前部区域对工件进行分类，后部区域对工件进行出纳，本发明是可自主运行、能够识别并分拣不同类型工件、能够自主避障同时可进行分类的全自动机器人。
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