一种具有分类功能的高收获率甘蓝收获机

    公开(公告)号:CN118872480A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410808351.9

    申请日:2024-06-21

    Abstract: 本发明涉及收获设备技术领域,特别是一种具有分类功能的高收获率甘蓝收获机,本发明包括由车体、传动带、收集箱和拾取杆组成的主体单元,由容纳仓、夹持气囊和滚针轴承组成的夹持单元,以及由随动件、中继件、轨道件和连接件组成的调节单元,在主体单元和夹持单元的作用下,在面对大小不一的甘蓝情况下,都可以有效夹持在传送带上进行收获,在夹持单元和调节单元的共同作用下,在甘蓝进入收集箱前可以完成大小筛分,将达标的甘蓝和不达标的甘蓝进行分离,以实现自动筛分的功能,有效解决人工筛分费时费力的问题。

    一种基于基准图像质量算法的粗糙度测量方法

    公开(公告)号:CN115265422B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202210871414.6

    申请日:2022-07-22

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于基准图像质量算法的粗糙度测量方法与方法,测量装置包括工作台、色块和图像采集器,工作台上侧设置有磨削样块,磨削样块的检测面朝上水平放置,光源经色块发射出的光线与磨削样块上表面的夹角为45°,图像采集器的光轴和磨削样块上表面的夹角为45°,图像采集器的光轴和光线照射在磨削样块上表面时的夹角为90°,包括以下步骤,设置N个已经标定的样块,设定拍摄次数i的初始值为1;使用相机对第i个样块进行拍摄;将i+1后的值赋给新的i;判断新的i是否超过N,若i不大于N,返回拍摄步骤,否则拍摄结束;计算每个图像的特征值,构建粗糙度的预测模型;使用本发明能实现磨削样块粗糙度的测量,精度高。

    一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量装置与方法

    公开(公告)号:CN113418476A

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN202110780304.4

    申请日:2021-07-09

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量装置与方法,包括底座,所述底座上可转动地连接有旋转平台,所述旋转平台上方设有可转动的待测齿轮;检测组件,所述检测组件包括激光发射器和图像采集器,所述激光发射器发射出的入射光线打在待测齿轮齿面上,所述图像采集器采集齿面上的表面图像;使用本发明实现磨齿齿面粗糙度的测量,检测方便,精度高。

    基于改进YOLOv7算法的无人船识别系统

    公开(公告)号:CN118097348B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202410082190.X

    申请日:2024-01-19

    Abstract: 本发明公开了基于改进YOLOv7算法的无人船识别系统,具体涉及深度学习技术领域,用于解决现有的水上目标检测模型在YOLO算法中追求轻量化以提高检测效率所导致的图像特征过度剥离的问题,系统包括数据捕捉模块、智能学习模块、分析验证模块、决策处理模块,收集内河湖泊船舶图像数据并进行标注,利用数据集构建训练模型,对传统YOLOv7算法框架进行优化,将YOLOv7算法结构中的ELAN模块替换为DSConv‑ELAN‑REP模块,并将损失函数中的IoU度量替换为NWD度量,根据环境背景复杂程度与训练模型中下采样缩放倍数之积来衡量环境背景复杂程度对下采样中特征剥离的深度,通过构建评估模型,衡量训练模型修正效率,并进行比对验证,能够确保检测效率与准确性的平衡,减轻工作人员负担。

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