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公开(公告)号：CN109785316B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910061382.1
申请日：2019-01-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/30 , G01N21/956
Abstract: 一种芯片表观缺陷检测方法，采用彩色CCD相机拍摄SOP芯片图像，经一系列的预处理提取芯片圆形标记和引脚的轮廓和形心，计算圆形标记和引脚各个形心的改进环境特征向量，接着与模板图像进行匹配定位，计算出仿射变换矩阵，将图像仿射变换模板图像坐标系，最后对其圆形标记的改进环境向量判断引脚是否缺少，对其印刷区域提取印刷像素和边缘判断印刷信息是否缺陷，对其各个引脚轮廓计算最小外接矩形判断引脚是否上翘、下翘和歪斜，对其引脚区域提取氧化和脱焊像素判断引脚是否氧化和脱焊。本方法能够自动、快速、方便、准确地判断出SOP芯片引脚缺失、上翘、下翘、歪斜、脱焊和氧化问题，还可以判断印刷信息区域是否清晰完整，可有效检测SOP芯片产品外观、减少工作人员的劳动强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111289250A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010112368.2
申请日：2020-02-24
Applicant: 湖南大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明具体公开了一种伺服电机滚动轴承剩余使用寿命预测方法，所述方法包括以下步骤：S1、采集多种工况下滚动轴承的振动加速度信号；S2、对所采集的振动加速度信号数据进行时域、时频域的特征提取以构成原始特征集；S3、根据特征的单调性对原始特征集进行特征选择，并通过堆叠稀疏自编码器进行深层次的特征学习和特征压缩以构建退化特征向量；S4、将所构建的退化特征向量输入深层门控循环单元网络中进行训练；S5、采集待预测滚动轴承的振动加速度信号并重复步骤S2和步骤S3，然后将待预测滚动轴承对应的退化特征向量输入至所述步骤S4中训练好的深层门控循环单元网络中预测出实际剩余使用寿命。本发明可准确预测出伺服电机滚动轴承的剩余使用寿命。
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公开(公告)号：CN108445393B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201810411549.8
申请日：2018-05-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机故障检测方法和系统，公开的方法包括以下步骤：步骤S100：采集永磁同步电机的正常及带故障的热变化过程的N个一系列时序原始图像数据，j＝1,j≤N；步骤S200：将第j次原始图像数据分割出永磁同步电机表面温度较高的像素区域；步骤S300：将第j次经过图像处理的图像数据进行特征提取；步骤S400：根据第j次提取特征确定电机状态类别；步骤S500：判断j>N是否成立，若不成立，j＝j+1，返回步骤S200，反之进入步骤S600；步骤S600：通过N次热变化过程提取特征及其对应的电机状态类别，建立电机故障诊断支持向量机模型；步骤S700：用训练好的模型对现场采集特征进行故障判别。可在无需直接接触电机的情况下，全自动地、准确地判断连续工作制下电机故障。
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公开(公告)号：CN109785316A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910061382.1
申请日：2019-01-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/30 , G01N21/956
Abstract: 一种芯片表观缺陷检测方法，采用彩色CCD相机拍摄SOP芯片图像，经一系列的预处理提取芯片圆形标记和引脚的轮廓和形心，计算圆形标记和引脚各个形心的改进环境特征向量，接着与模板图像进行匹配定位，计算出仿射变换矩阵，将图像仿射变换模板图像坐标系，最后对其圆形标记的改进环境向量判断引脚是否缺少，对其印刷区域提取印刷像素和边缘判断印刷信息是否缺陷，对其各个引脚轮廓计算最小外接矩形判断引脚是否上翘、下翘和歪斜，对其引脚区域提取氧化和脱焊像素判断引脚是否氧化和脱焊。本方法能够自动、快速、方便、准确地判断出SOP芯片引脚缺失、上翘、下翘、歪斜、脱焊和氧化问题，还可以判断印刷信息区域是否清晰完整，可有效检测SOP芯片产品外观、减少工作人员的劳动强度。
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公开(公告)号：CN108614940A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810411798.7
申请日：2018-05-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机性能退化评估方法和系统，公开的方法包括步骤S100：采集永磁同步电机正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态下的电机定子电流信号和振动信号；步骤S200：根据步骤S100中电机定子电流信号和振动信号提取电机处于不同状态下电机性能退化特征向量；步骤S300：用步骤S200生成电机性能退化特征向量训练分类支持向量机模型；步骤S400：采集待评估永磁同步电机的电机定子电流信号和振动信号提取电机性能退化特征向量，并利用正常状态下支持向量机模型和预设阈值判断待评估永磁同步电机是否处于正常状态，若处于不正常状态则计算待评估永磁同步电机性能退化指标。能够在电机性能退化的过程中检测或测量到电机性能退化的程度。
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公开(公告)号：CN108445393A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810411549.8
申请日：2018-05-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机故障检测方法和系统，公开的方法包括以下步骤：步骤S100：采集永磁同步电机的正常及带故障的热变化过程的N个一系列时序原始图像数据，j＝1,j≤N；步骤S200：将第j次原始图像数据分割出永磁同步电机表面温度较高的像素区域；步骤S300：将第j次经过图像处理的图像数据进行特征提取；步骤S400：根据第j次提取特征确定电机状态类别；步骤S500：判断j>N是否成立，若不成立，j＝j+1，返回步骤S200，反之进入步骤S600；步骤S600：通过N次热变化过程提取特征及其对应的电机状态类别，建立电机故障诊断支持向量机模型；步骤S700：用训练好的模型对现场采集特征进行故障判别。可在无需直接接触电机的情况下，全自动地、准确地判断连续工作制下电机故障。
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