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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113838208B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202111025437.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T17/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法，通过增广数据集提高网络训练的准确度，构建残差收缩网络模型，再将新的激活函数LeakyReLU和Adamax优化器替换原残差收缩网络的激活函数和优化器，并且应用于带钢的缺陷检测中，训练完成后以准确度判断检测结果，如未达到预设值则重新训练至预设目标才保存网络输出结果，所述基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法有效剔除了网络训练特征学习带来的冗余信息，提升残差收缩网络的性能，解决了现有技术中带钢识别方法准确率不高的问题。(56)对比文件Yong Tian等.Feature fusion-basedpreprocessing for steel plate surfacedefect recognition.Math Biosci Eng .2020,5672-5685.
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公开(公告)号：CN113962937A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111119591.0
申请日：2021-09-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于带有收缩块的ResNeXt网络缺陷检测方法，通过融合所述ResNext模型和所述收缩模块构建一个新网络模型，再导入工业缺陷数据集对所述新网络模型进行训练，获得训练后的网络模型，从而利用训练后的网络模型进行缺陷检测，融合后的模型既可以提高缺陷检测的准确率同时也可以剔除网络中的冗余信息，解决了现有技术中的视觉缺陷检测方法准确率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN113838208A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111025437.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法，通过增广数据集提高网络训练的准确度，构建残差收缩网络模型，再将新的激活函数LeakyReLU和Adamax优化器替换原残差收缩网络的激活函数和优化器，并且应用于带钢的缺陷检测中，训练完成后以准确度判断检测结果，如未达到预设值则重新训练至预设目标才保存网络输出结果，所述基于改进残差收缩网络的带钢缺陷检测方法有效剔除了网络训练特征学习带来的冗余信息，提升残差收缩网络的性能，解决了现有技术中带钢识别方法准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN217186814U
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202220804236.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种多功能护理床，包括床体、辅助上下床组件、起背组件、侧翻身组件、屈腿组件和辅助康复锻炼组件，起背组件、侧翻身组件、辅助上下床组件、屈腿组件依次设置至在床体的床板中，辅助康复锻炼组件与床体可拆卸连接，并位于床体靠近屈腿组件的一端的下方。病人坐在辅助上下床组件上，辅助上下床组件带动病人旋转，降低了病人上下床的难度。起背组件起到辅助病人起身的功能。侧翻身组件起到辅助病人翻身的功能。屈腿组件能够辅助病人进行上屈腿或下屈腿运动。病人还可以通过辅助康复训练组件进行下肢的锻炼。上述功能，在没有陪护人员辅助的境况下，病人能够自主完成。
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公开(公告)号：CN214102367U
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202023137181.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A01D46/00
Abstract: 本实用新型提供的采摘装置包括相互连接的手柄机构与剪切机构，手柄机构包括固定件与驱动杆；剪切机构包括定位板、受动件、复位件、切刀件与刀座件，受动件可活动地连接于定位板，复位件套设于受动件外侧，切刀件可转动地连接于定位板与刀座件，受动件连接于驱动杆；切刀件包括第一夹壁，刀座件包括第二夹壁，第一夹壁与第二夹壁均布置于切刀件的刀部的同一侧。采摘人员握持手柄机构的固定件并转动驱动杆，驱动杆通过受动件带动切刀件转动以剪切果柄，剪切后连接于果实的果柄受夹于第一夹壁与第二夹壁，从而避免果实掉落地上，因此，采摘人员不必用大拇指甲和食指甲切断果柄，有效降低采摘劳动强度。
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