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公开(公告)号：CN113145492B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202110525021.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种用于梨外观品质视觉分级方法及分级生产线，该方法能够通过特征值反映样本的果形、色泽、缺陷种类和缺陷面积等信息，并根据特征的特点选择合适的机器学习模型作为分类器对上述各类信息做准确的预测，最后将这些信息输入到用于决策层面的决策树中，模拟人的决策分类过程，得到分级结果；整个分级过程使用多模型融合的方法，针对性的处理各类信息，避免过拟合现象的发生，使得处理的结果更加准确，提高了检测效率和检测精度，满足流水线上快速准确检测的要求。该方法用于环形生产线上梨的快速分级，通过特征融合对梨进行分级，其识别率预计可以达到95％以上。适用于不同种类梨的外观品质分级。
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公开(公告)号：CN112790112B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202110190813.1
申请日：2021-02-20
Applicant: 河北工业大学
IPC: A01K1/01
Abstract: 本发明为一种基于震动原理自动分离猫砂与结块排泄物的猫砂盒，包括机架、排泄物收集槽、猫砂预分离机构、猫砂回填机构和猫砂分离与推平机构；猫砂分离与推平机构、猫砂预分离机构和排泄物收集槽由上至下安装在机架上，猫砂回填机构安装在机架前端，机架前端设有开口；猫砂预分离机构用于预分离猫砂，并将预分离后的猫砂存放至猫砂回填机构的猫砂暂存斗中，猫砂回填机构将猫砂暂存斗中的猫砂回填至猫砂分离与推平机构和猫砂预分离机构中；猫砂分离与推平机构用于分离猫砂和结块排泄物，并实现回填后的猫砂推平。本发明集猫砂分离、回填和推平功能于一体，提高了猫砂盒的自动化程度，避免了人为清理排泄物的过程。
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公开(公告)号：CN111130271B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202010064347.8
申请日：2020-01-20
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种自动循环散热式直线电机运动控制平台及控制方法，包括上位机、下位机控制器、自动循环散热装置，下位机控制器包括温度控制板卡，上位机与下位机控制器通过RS232串口线通讯；温度控制板卡给自动循环散热装置中的电动调节阀控制信号；在永磁同步直线电机的电机动子温度发热最明显的区域安装电机温度传感器；自动循环散热装置包括冷却板，在电机动子的线圈绕组上侧表贴式组装冷却板，在冷却板上铺设有冷却管，冷却液入口上通过电动调节阀连接外部冷却液供给回路，在电动调节阀的阀杆上设置阀门位置传感器；电机温度传感器、电动调节阀均与温度控制卡相连。该平台解决了电机不同运动状态下的发热问题，提高了其运动精度。
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公开(公告)号：CN110363254B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201910737919.1
申请日：2019-08-12
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明为用于曲轴柔性生产线的零件种类快速识别方法和识别装置，该方法的步骤是：通过工业相机获取待分类识别的零件图像，对获得的图像采用图像相减算法进行去除背景操作，将工件部分提取出来；对工件图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，得到待分类识别零件的灰度图像和样本工件灰度图像库；利用灰度图像进行骨架特征的提取；利用灰度图像进行AlexNet网络模型的训练，网络训练好之后，得到一个与骨架特征矩阵具有相同列的一个b维灰度图像特征向量；通过算法将两个参数进行融合；将融合的特征输入到支持向量机进行训练，完成分类。提高分类识别的精度，分类速度快。
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公开(公告)号：CN115727762A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211508554.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于机器视觉的舵类结构件形位误差检测方法及装置，首先采集舵类结构件的舵轴区域图像和舵面区域图像，对图像进行校正；然后，对校正后的图像进行预处理，得到预处理的舵轴区域图像和舵面区域图像；然后，利用霍夫直线检测分别对预处理的舵轴区域图像和舵面区域图像中的舵类结构件进行边缘检测，提取舵类结构件在舵轴区域图像以及舵面区域图像中的边线；利用提取的边线进行舵类结构件的对称度和垂直度检测。该方法通过机器视觉实现了无接触的无损检测，提高了舵类结构件形位误差的检测速度，而且对检测环境要求较低，能够适用于生产线检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114354637A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210098250.8
申请日：2022-01-20
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于机器视觉和X射线的水果品质综合分级方法和装置，该方法首先采集待分级水果的外观图像，计算果面缺陷、果形大小和色泽三种特征的特征值，依据因子分析法和专家经验将水果外观划分为多个等级，对水果外观图像进行标注并生成标签；其次，搭建外观分级网络，将训练后的外观分级网络作为第一初级分类器；然后采集待分级水果的X射线图像并标注，基于人工特征和CNN特征构建三个分类器，采用决策级融合方式对三个分类器的结果进行融合建立第二初级分类器；最后根据水果品质综合分级规则建立次级分类器输出分级结果。将外观品质和内部缺陷信息相结合，完成了水果品质的综合分级，分级指标更加全面，满足了对高品质水果的分级需求。
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公开(公告)号：CN112790112A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110190813.1
申请日：2021-02-20
Applicant: 河北工业大学
IPC: A01K1/01
Abstract: 本发明为一种基于震动原理自动分离猫砂与结块排泄物的猫砂盒，包括机架、排泄物收集槽、猫砂预分离机构、猫砂回填机构和猫砂分离与推平机构；猫砂分离与推平机构、猫砂预分离机构和排泄物收集槽由上至下安装在机架上，猫砂回填机构安装在机架前端，机架前端设有开口；猫砂预分离机构用于预分离猫砂，并将预分离后的猫砂存放至猫砂回填机构的猫砂暂存斗中，猫砂回填机构将猫砂暂存斗中的猫砂回填至猫砂分离与推平机构和猫砂预分离机构中；猫砂分离与推平机构用于分离猫砂和结块排泄物，并实现回填后的猫砂推平。本发明集猫砂分离、回填和推平功能于一体，提高了猫砂盒的自动化程度，避免了人为清理排泄物的过程。
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公开(公告)号：CN112697984A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011437542.7
申请日：2020-12-11
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01N33/02 , G01N23/04 , G01N21/84 , G01N21/88 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及分级方法，用以解决现有技术中对水果缺陷检测和分级不够准确的问题。所述无损检测方法首先采集水果的外观图像集、对应的两张X射线图集、切片图像集以及切片化学检测数据集；再将采集的数据进行整合，得到水果缺陷分类及与缺陷类型对应的信息包，以缺陷类型作为标签，对拼接后的X射线图进行标记；基于神经网络构建水果缺陷无损检测或分级模型，以带有标签的X射线图的像素点矩阵对模型进行训练，训练完成后输入待检测水果的X射线图数据，得到缺陷或分级结果。本发明对水果的内部和外部缺陷同时进行无损检测，分级包含水果的外观特征和内部特征，提高了检测或分级效率以及分级的准确性。
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公开(公告)号：CN109085181A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201811073567.6
申请日：2018-09-14
Applicant: 河北工业大学
Inventor： 杨泽青 , 李超 , 刘丽冰 , 桑宏强 , 黄凤荣 , 陈英姝 , 张艳蕊 , 袁军 , 孙士荣 , 许扬 , 张新建 , 王彤 , 范敏 , 吕硕颖 , 刘奇 , 田建忠 , 李月 , 王春方
Abstract: 本发明公开了一种用于管路连接件的表面缺陷检测装置，包括x轴调节手轴、y轴调节手轴、V型固定块、底座、光源夹具、固紧手轮、调焦机构、镜头固紧手轮、调焦手轮、支柱、镜头、CCD图像传感器、数据采集卡、镜头固定结构、计算机、y轴滑槽、x轴滑槽和滑块。该装置应用机器视觉分析缺陷图像，比传统的人工检测更为客观也更有效率。相对其他零件表面检测装置，操作简单，安装方便，检测精度和效率高，大大减少检测时间。该方法能够检测缺陷类型以及缺陷等级，具有更好的应用性。
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公开(公告)号：CN114092471B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111571264.9
申请日：2021-12-21
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明为一种用于舵类结构件表面缺陷的视觉检测方法及检测装置，检测方法以图像重建网络为基础，直接对重建图像和原图像进行残差计算，再对残差进行HOG特征计算，通过与特征阈值比较的方式检测出缺陷，该方法以实际工程中实际使用的结构件图像为训练和检测对象，具有实际工程的适用性。利用了制造过程中缺陷样本数量较少且形态各异，而正样本量大且形态近乎一致的特点，使用图像重建网络作为舵类结构件表面缺陷检测方法的核心算法，在训练过程中只依赖于充足的正样本量，对负样本没有要求。除了符合制造过程的实际情况，又省去了对大量样本加注标签的时间成本。本发明有利于实际应用。
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