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公开(公告)号：CN119888378A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510362340.7
申请日：2025-03-26
Applicant: 江南大学附属医院 , 江南大学 , 无锡祥生医疗科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及医学超声图像处理技术领域，具体指一种基于多任务的胎儿心脏标准切面检测方法，包括：获取待检测胎儿心脏切面图像，输入目标检测模型，输出待检测胎儿心脏切面图像中解剖结构种类、数量和位置，基于分类算法，得到待检测胎儿心脏切面图像的判断和分类结果。本发明在目标检测模型路径融合特征金字塔的基础上，增加了包含采样操作和小尺寸特征图融合分支的自适应空间特征融合模块以及交织路径，构建基于自适应空间特征融合模块的路径交织金字塔网络作为目标检测模型的颈部网络，同时利用引入优化特征融合策略的细节融合增强模块，提高了胎儿心脏超声影像中关键解剖结构的识别精度和切面判断和分类结果的准确度。
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公开(公告)号：CN119399094A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411224319.2
申请日：2024-09-03
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种胎儿颅脑标准切面检测方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：获取胎儿颅脑超声图像；步骤S2：基于YOLOv7模型构建胎儿颅脑标准切面检测网络模型，其中，所述胎儿颅脑标准切面检测网络模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和头部网络，对所述主干网络和所述颈部网络进行改进，所述主干网络用于提取图像特征，所述颈部网络用于对主干网络提取的图像特征进行特征融合，所述头部网络用于对颈部网络得到的融合特征进行检测；步骤S3：通过所述胎儿颅脑标准切面检测网络模型识别所述胎儿颅脑超声图像是否为标准切面图像。本发明能够对胎儿颅脑的标准切面图像进行有效检测。
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公开(公告)号：CN117788550A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311202852.4
申请日：2023-09-18
IPC: G06T7/62 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/187 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及医学超声图像处理技术领域，尤其是指一种基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像头围自动测量方法及系统。胎儿颅脑超声图像头围自动测量方法步骤包括：将胎儿颅脑超声图像输入基于边缘引导的胎儿颅脑超声图像分割模型，输出胎儿颅脑区域分割结果；将所述胎儿颅脑区域分割结果进行连通域标记，选取像素点面积最大的连通域，并采用Canny边缘检测算法检测该连通域的轮廓，得到胎儿颅脑区域轮廓；对所述胎儿颅脑区域轮廓进行椭圆拟合，得到拟合椭圆参数；根据所述胎儿颅脑区域轮廓椭圆拟合参数计算胎儿头围长度。本发明提高了胎儿颅脑分割的完整性与准确性，能够更有效地获取到胎儿颅脑区域椭圆，从而提高胎儿头围测量的精准性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118858439A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411329129.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片焊点缺陷检测方法、系统、介质和设备，其中，方法包括：步骤S1：获取样本芯片，其中，所述样本芯片存在不同的焊点缺陷；步骤S2：通过聚焦超声换能器获取所述样本芯片的超声信号；步骤S3：将所述样本芯片的超声信号由聚焦超声换能器转换为虚拟非聚焦超声换能器的时域波场信号，再将所述时域波场信号转换为信号频域波场，基于所述信号频域波场得到所述样本芯片的二维聚焦图像；步骤S4：提取所述二维聚焦图像的环形矢量因子，利用所述环形矢量因子剔除二维聚焦图像的伪影噪声，得到去噪后的二维聚焦图像；步骤S5：对所述去噪后的二维聚焦图像进行焊点缺陷检测。本发明能够对倒装芯片的焊点缺陷进行有效检测。
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公开(公告)号：CN118507395A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410924436.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: H01L21/67 , G06F30/23 , G06F113/18 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及自动化控制技术领域，尤其涉及一种基于芯片自动封装的多物理量协同控制方法。该方法包括以下步骤：获取芯片封装数据并进行多物理场参数化，获得物理场参数集；基于物理场参数集进行有限元失效模式预测，获得失效预测数据；根据失效预测数据进行芯片封装危险结构划分，获得芯片封装危险结构数据；对封装工艺数据进行最低失效风险参数优化，从而获得优化工艺参数集；基于优化工艺参数集进行低维物理参数相对密度计算，从而获得低维物理参数相对密度数据，并进行分析，从而获得种群顺序选择策略；根据种群顺序选择策略以及优化工艺参数集进行群体针对性生产控制策略分析，获得群体生产控制策略。本发明能降低封装过程的风险性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445624A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410766498.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G01N29/44 , G01N29/04
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片缺陷检测方法、系统、设备和介质，其中，方法包括：步骤S1：采集倒装芯片的一维振动数据，并将采集的一维振动数据划分为训练集、测试集和未标记样本集；步骤S2：将所述训练集划分为支持集和查询集，基于所述支持集和所述查询集构建若干损失函数，通过若干损失函数对预先设置的改进原型网络进行训练；步骤S3：对所述未标记样本集中的样本赋予伪标签，得到伪标签样本，并扩充所述训练集，通过扩充的训练集对改进原型网络进一步训练，得到训练好的改进原型网络；步骤S4：将所述测试集导入训练好的改进原型网络进行缺陷检测，得到检测结果。本发明能够有效提高在小样本情况下倒装芯片缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118032935A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410434480.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G01N29/46 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及倒装芯片缺陷检测技术领域，尤其是指一种基于经验共振分解的倒装芯片缺陷检测方法及系统，包括：获取不同的倒装焊点缺陷类别的样本芯片及样本芯片的振动信号；基于经验共振分解算法对样本芯片的振动信号的傅里叶频谱进行分割，构建理想高斯滤波器组，得到滤波信号；计算样本芯片的振动能量系数，对样本芯片的缺陷类型进行分类。本发明实现了对样本芯片进行快速高效的缺陷检测，而无需人工视觉检测，节省了人力与时间，自动化程度更高，且检测结果更为客观，准确性更高。
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公开(公告)号：CN111581905B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010413759.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种隧道二极管电路系统在未知测量噪声下的状态估计方法，创建非线性随机跳变系统模型；使用变分贝叶斯理论将每一模态下的系统状态和测量噪声协方差的联合后验分布用两个独立的分布表示；根据k时刻的测量值对每一模态下的粒子权重和逆伽马分布参数进行更新；重采样获得每一模态下新的状态粒子及权重，并输出k时刻系统各模态下的状态估计值；根据系统模态概率的更新值，将各模态下的状态估计值进行融合得到k时刻的系统状态估计值和测量噪声协方差矩阵估计值。本方明的状态估计方法在测量噪声未知的情况下，同时估计出系统状态以及测量噪声协方差矩阵，测量噪声协方差矩阵的准确估计使得系统的状态估计更加精确。
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公开(公告)号：CN109592060B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811310746.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种固定翼无人机起降系统及其起降方法，包括基座，基座前端安装有能量储存装置，能量储存装置包括外套筒，其内部嵌套有沿其滑动的弹射件，弹射件前端安装有可调式发射架，外套筒后端面处设有一块挡板，其外端面的槽架上安装有锁止机构，弹射件的末端穿过挡板并卡入所述锁止机构；弹射件末端面上通过绳索一与驱动控制机构连接，通过绳索三连接阻拦回收机构；基座上表面中部还安装有信号传输及控制装置，基座前端下方吊装有阻拦网。本发明结构紧凑、合理，操作方便，可以实现多种尺寸的固定翼无人机弹射起飞和平稳阻拦降落,具备弹良好的隐蔽性、经济性和适应性等优点。
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公开(公告)号：CN109087246B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201810927140.1
申请日：2018-08-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏重构的超声图像重构方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：利用超声探头获取待测样品的超声回波时域信号，通过参考回波信号构造得到过完备字典，利用过完备字典对待测样品的超声回波时域信号进行稀疏分解得到稀疏分解系数，根据稀疏分解系数和过完备字典重构得到超声回波时域信号，再将各个重构得到的超声回波时域信号按照空间位置组合形成待测样品的重构超声图像；可以提高图像的横纵向分辨率，可以快速有效的观察到样品内部的微缺陷的位置、尺寸和分布情况。
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