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公开(公告)号：CN114743051A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210378377.5
申请日：2022-04-12
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61C19/04 , A61B6/14 , A61B8/08 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及隐裂牙裂纹标记技术领域，具体公开了一种基于卷积神经网络的隐裂牙裂纹自动标记方法，包括以下步骤：S1、制作隐裂牙；S2、制作数据集；S3、数据集训练；S4、计算标记。本发明采用温差法对健康牙齿进行处理，使牙齿通过热胀冷缩产生裂纹，从而模拟隐裂牙，使用电子显微镜拍摄牙齿表面带有裂纹的区域，图片大小为1920×1080共700‑800张，把其裁剪成大小为256×256大小的图片，可以简单快速地对隐裂牙裂纹位置进行自动标记，无需人工干预，有效避免了传统通过人眼观察进行裂纹的识别与诊断，一方面对临床医生提出了一定临床经验的要求，另一方面由于医生的视觉疲劳或误判，会对隐裂牙的诊断造成不准确的诊断的问题发生。
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公开(公告)号：CN114749803A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210474126.7
申请日：2022-04-29
Applicant: 广州大学
IPC: B23K26/362 , B23K26/08 , B23K26/70 , B23K37/04
Abstract: 本发明提供了一种用于书本封面雕刻的激光雕刻机，包括：机架；传动装置，设置于所述机架的顶部，传动装置包括X轴传动机构和Y轴传动机构，Y轴传动机构与X轴传动机构相垂直，Y轴传动机构上设置有可相对其移动的连接件；激光发生器，安装于连接件上，用于发射激光进行雕刻；雕刻工作平台，设于激光发生器的下方，包括雕刻板和支撑板，雕刻板设置于支撑板的表面上，用于固定待雕刻书本封面；调平装置，设于雕刻工作平台的底部，用于调节雕刻板的水平度。该激光雕刻机体积小，便于移动和安装，适宜于家用，能实现二维图案的雕刻。
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公开(公告)号：CN116012326A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211689162.1
申请日：2022-12-27
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及牙齿诊断医疗技术领域，公开了一种基于Mask R‑CNN实例分割的自动标记牙齿裂纹方法，包括：S1、制作包含裂纹的牙齿模型，使用电子显微镜对牙齿模型进行多方位的图像采集，得到原始数据集；S2、使用传统图像处理方法处理原始数据集，对经过处理的原始数据集加入噪声，得到扩充数据集；S3、使用标注软件Labelme对原始数据集和扩充数据集中有裂纹的图像进行人工标注，生成对应的标注图像；S4、使用S3中的训练集来训练Mask R‑CNN网络结构，从而获得最优权重模型；S5、使用S3中的测试集来测试模型的裂纹检测效果；S6、使用训练得到的模型对待标记的图像进行标记。
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公开(公告)号：CN115082382A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210600662.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D‑DIC的牙齿裂纹检测方法，包括以下步骤：S1：使用喷笔在牙齿表面喷涂黑色墨水，使得墨水呈密集的斑点状均匀分布于牙齿表面，所述斑点集合称为散斑图，通过双目相机获取牙齿的图像，图像分为左视图和右视图，经过校正后得到无畸变的左、右视图，S2：提取所述左视图和右视图中牙齿所在的区域，得到只包含牙齿的图像，S3：对左视图和右视图中牙齿所在区域的进行立体匹配，S4：计算得到视差图，S5：对视差图进行后处理，S6：生成局部点云图且经融合后生成完整点云图，S7：对牙齿施加压力重复以上步骤得到另一点云，S8：用3D‑DIC方法对比点云，得到三维应变场，S9：分析应变场得到主裂纹位置。
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公开(公告)号：CN115082382B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210600662.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于3D‑DIC的牙齿裂纹检测方法，包括以下步骤：S1：使用喷笔在牙齿表面喷涂黑色墨水，使得墨水呈密集的斑点状均匀分布于牙齿表面，所述斑点集合称为散斑图，通过双目相机获取牙齿的图像，图像分为左视图和右视图，经过校正后得到无畸变的左、右视图，S2：提取所述左视图和右视图中牙齿所在的区域，得到只包含牙齿的图像，S3：对左视图和右视图中牙齿所在区域的进行立体匹配，S4：计算得到视差图，S5：对视差图进行后处理，S6：生成局部点云图且经融合后生成完整点云图，S7：对牙齿施加压力重复以上步骤得到另一点云，S8：用3D‑DIC方法对比点云，得到三维应变场，S9：分析应变场得到主裂纹位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116678341A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211631868.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及扫描技术领域，公开了一种小型3D激光扫描仪及检测方法，该扫描仪包括平放在桌面上的光学蜂窝板，所述光学蜂窝板上设置安装支架，安装支架上设置有垂直向下拍摄的相机和镜头，所述光学蜂窝板对应相机和镜头垂直位置上设置有可三百六十度旋转的电动旋盘,电动旋盘上放置有被检测物，光学蜂窝板上通过内六角螺钉固定连接有电动升降台，电动升降台的顶部安装有伺服电机，电动升降台的活动台面上设置有激光发生器固定台，所述激光发生器固定台上铰接有可旋转的激光发生器，激光发生器末端连接线与伺服电机连接。该小型3D激光扫描仪及检测方法，属于非接触式三维测量，在测量过程中不会对物体造成损伤。
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公开(公告)号：CN116167971A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211631652.6
申请日：2022-12-19
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及医疗检测技术领域，公开了一种基于线结构光的牙齿隐裂纹检测方法，包括以下步骤：第一步：完成相机和激光平面的标定；第二步：获取受力前后牙齿一期点云数据以及二期点云数据；第三步：计算分析对比前后两期点云数据的力学性能，得到裂纹位置。该基于线结构光的牙齿隐裂纹检测方法，相较于其它检测方法，本发明以线结构光技术为依托，保证检测精度的同时，降低了检测成本，同时操作简单，易于大规模推广。
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公开(公告)号：CN114694182A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210397112.X
申请日：2022-04-15
Applicant: 广州大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Unet网络的隐裂牙裂纹图像分割的方法，包括：S1：制作隐裂牙，采用温差法对健康牙齿进行处理产生裂纹模拟隐裂牙，S2：制作隐裂牙语义分割数据集，使用电子显微镜拍摄牙齿表面带有裂纹的区域，S3：标记数据集，将标记好的数据集放入修改的Unet进行训练，使用Unet网络，采用特征通道拼接的方式进行浅层特征和深层特征的融合，取正常牙齿，通过骤冷骤热过程，模拟隐裂牙裂纹，把其裁剪成大小为256×256的小图片，并对有裂纹的小图片进行语义级别像素标记。本发明通过人工智能进行图像处理并实现裂纹的自动识别和判断，实现了隐裂牙裂纹的分割，无需人工参与，降低对医生的诊断经验要求。
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公开(公告)号：CN116797788A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310590708.6
申请日：2023-05-23
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及软件通讯类技术领域，且公开了基于FDB‑DeepLabv3+模型的隐裂牙裂纹图像分割的方法，采用温差法对健康牙齿进行处理产生裂纹模拟隐裂牙；取正常牙齿，在100度沸水和零下196度的液氮中切换，通过骤冷骤热过程，模拟隐裂牙裂纹；使用电子显微镜拍摄牙齿表面带有裂纹的区域，图片大小为1920×1080，把其裁剪成大小为512×512大小的小图片，并人工把有裂纹的小图片进行语义级别像素标记；标记好的数据集放入改进的FDB‑DeepLabv3+网络进行训练，使其具备分割裂纹的能力，形成DeepLabV3+的图像语义分割模型。该基于FDB‑DeepLabv3+模型的隐裂牙裂纹图像分割的方法，实现临床上隐裂牙裂纹的分割，无需人工参与，对医生的诊断经验要求，并且可以提升诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN114898398A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210388728.0
申请日：2022-04-14
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO目标检测算法进行隐裂牙裂纹自动标记的方法，包括以下步骤：采集数据集：制作隐裂牙；采用温差法对健康牙齿进行处理产生裂纹模拟隐裂牙；数据增强：对数据集进行数据增强；标记图片：将数据集中的裂纹区域用矩形框标记出来，得到训练数据集；建立YOLO网络结构；用已建立的训练数据集训练YOLO网络结构，从而获得最优权重模型。该基于YOLO目标检测算法进行隐裂牙裂纹自动标记的方法。本发明通过人工智能进行图像处理并实现裂纹的自动识别和判断，实现隐裂牙裂纹的自动标记，无需人工参与，降低对医生的诊断经验要求；对任意成像手段(X射线；超声成像；光学成像等)所生成的图像均适用。
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