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公开(公告)号：CN117741773A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311771223.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G01V3/00
Abstract: 本发明提供一种物料检测装置，包括保护外壳；所述保护外壳内设置有传感器、传动机构和旋转轴，且所述传动机构位于所述传感器的下方；所述传动机构包括推杆式电磁铁，以及可在所述推杆式电磁铁内来回往复运动的推杆式电磁铁运动杆；所述推杆式电磁铁运动杆的一端外周设有弹簧，且与所述传感器相近但不接触，另一端固定连接有滚筒；所述旋转轴的一端伸入所述滚筒内，并通过卡接件与滚筒的侧壁活动连接，另一端延伸出保护外壳并设置有物料铲斗。本发明的物料检测装置，其结构简单易操作，安装方便，能在多种情况下对各种物料进行可靠检测，并且本装置灵敏度高、准确可靠、使用寿命长。
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公开(公告)号：CN120014407A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510010746.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLOv8模型的目标识别方法，涉及图像识别的技术领域。首先，获取待识别的图像并进行预处理。接着，构建改进的YOLOv8模型；在原有的YOLOv8模型的基础上，所述改进的YOLOv8模型增加了用于增强特征表达能力的C2f_SENet模块和用于提高多尺度目标检测能力的Dyhead_DCNv3模块。对改进的YOLOv8模型进行训练，得到训练好的改进的YOLOv8模型。最后，将进行预处理后的图像输入至训练好的改进的YOLOv8模型，得到目标识别结果。本发明提高了现有的YOLOv8模型目标识别的准确率和效率，应用于光照强度过高或者过低、电动车被遮挡等复杂情况下，提高电梯中电动车识别的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN117741773B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311771223.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 无锡学院
IPC: G01V3/00
Abstract: 本发明提供一种物料检测装置，包括保护外壳；所述保护外壳内设置有传感器、传动机构和旋转轴，且所述传动机构位于所述传感器的下方；所述传动机构包括推杆式电磁铁，以及可在所述推杆式电磁铁内来回往复运动的推杆式电磁铁运动杆；所述推杆式电磁铁运动杆的一端外周设有弹簧，且与所述传感器相近但不接触，另一端固定连接有滚筒；所述旋转轴的一端伸入所述滚筒内，并通过卡接件与滚筒的侧壁活动连接，另一端延伸出保护外壳并设置有物料铲斗。本发明的物料检测装置，其结构简单易操作，安装方便，能在多种情况下对各种物料进行可靠检测，并且本装置灵敏度高、准确可靠、使用寿命长。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119107532A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411084821.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8模型的PCB缺陷识别方法，所述方法包括：S1：获取待识别图像集；S2：改进YOLOv8模型，所述YOLOv8模型包括依次连接的Backbone网络、Neck网络和Head网络；改进的方法基于BiFPN双向特征金字塔网络，在其基础上整合了P2特征层，以提升小型目标的检测精度，并采用适合YOLOv8的卷积修改网络连接；引入TA层(Convolutional Triplet Attention Module)，以提高模型的识别准确度；设计了全新的CSC模块来替代部分C2f模块，减少模型参数冗余，从而更快速、更精准地定位目标。S3：采用待识别图像集对改进YOLOv8模型进行训练；S4：将待测图像输入训练得到的改进YOLOv8模型中，得到PCB缺陷识别结果。本发明以YOLOv8模型作为基础识别网络，并对其网络模型结构进行改进，提高了YOLOv8模型的检测精度。
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公开(公告)号：CN118747748A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410914272.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 无锡学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5模型的缺陷PCB检测方法，所述方法包括：S1：获取缺陷PCB图像集；S2：改进YOLOv5模型，所述YOLOv5模型包括依次连接的Backbone网络、Neck网络和Head网络；在Backbone网络中的每个C3模块后添加通道注意力模块SE；在Neck网络中，使用改进SWPC3模块替代原C3模块；将CIoU损失函数替换为EIoU损失函数；S3：采用缺陷PCB图像集对改进YOLOv5模型进行训练；S4：将待测图像输入训练得到的改进YOLOv5模型中，得到识别结果。本发明以YOLOv5模型作为基础识别网络，并对其网络模型结构进行改进，提高了YOLOv5模型的检测精度。
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公开(公告)号：CN117853881A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410127593.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 无锡学院
IPC: G06V20/00 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种无人售货机商品识别方法及系统，属于图像处理技术领域，采集待识别的无人售货机商品的图像信息，并进行标注，构造训练集；建立YOLOv5s‑F模型，使用训练集对YOLOv5s‑F模型进行训练；当获取开门的电信号后，利用训练后的YOLOv5s‑F模型对待识别的商品的图像进行图像推理，得到识别的商品总数以及当前商品总重量；当收到关门电信号时，再次对待识别的商品的图像进行图像推理，将前后两次的商品识别数量以及两次重量进行对比，获得对比结果，计算商品价格并下单，生成下单信息。该方法能够确保无人售货机在大规模使用时能够轻量化、快速准确地进行商品识别。
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公开(公告)号：CN222790828U
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202420214847.9
申请日：2024-01-29
Applicant: 无锡学院
Abstract: 本实用新型公开了一种内热式半自动焊锡枪，包括枪体，所述枪体一端开设有枪头，所述枪体内设有与枪头连通的腔体，所述枪体内部设有用于将液体锡挤压出枪头的推注系统；所述推注系统包括推送管和与其连通的推送针管，所述推送管向所述推送针管移动可使推送针管伸出至所述枪头外部；所述推送管内部活动连接有活塞；所述枪体内部还设与推送管连通且用于为推送管提供液态锡的加热系统。本实用新型提供的内热式半自动焊锡枪加热均在枪体内进行，推送针管在使用时伸出枪体，可减少锡焊过程造成的高温烫伤。本内热式半自动焊锡枪使用方便简单，焊锡精度高，且可有效防止加热部位长时间接触电子原件，烫坏原件。
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