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公开(公告)号：CN120047447A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510528570.6
申请日：2025-04-25
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06T7/62 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，尤其涉及基于多模态融合目标检测的粗骨料级配检测方法及装置。基于多模态融合目标检测的粗骨料级配检测方法，包括S1、骨料预处理；S2、建立多模态融合目标检测网络；S3、体积计算；S4、生产线应用。本发明将深度图像和RGB图像进行融合，利用多模态融合目标检测模型自动检测骨料的粒径区间，由于单一模态的骨料图像所蕴含的特征较少，缺少重要的高度信息，RGB图像加深度图像的融合可以丰富图像的特征，提高模型的检测精度和鲁棒性，结合图像深度信息的骨料体积计算方法，由于加入骨料的高度信息，使计算得出的骨料体积精准度更高，有利于后续的级配计算，相应可判断该批次中的骨料级配是否合格。
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公开(公告)号：CN119152295B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411646391.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置。一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，在机制砂经过筛网过滤后的单级下料溜道上方搭建图像采集平台，采集下落过程中的堆叠机制砂图像；将筛网破损前后采集的图像制作成二分类数据集，输入轻量型卷积神经网络中训练获取分类模型，并将分类模型部署在边缘计算机上构建在线监测系统；系统实时分析采集到的图像，判别为筛网破损后的图像达到一定数量时系统发出筛网破损警报。本发明可以实现振动筛筛网状态跟踪监测，直观掌握筛网的破损程度，及时更换破损筛网以保障机制砂的生产质量。
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公开(公告)号：CN119590885A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510006891.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及骨料输送仓储设备技术领域，具体的涉及一种砂石骨料料仓自动布料系统及布料方法。砂石骨料料仓自动布料系统，料仓包括多个卸料口，所述料仓内划分成具有不同优先级的卸料区域，数据采集模块安装在料仓上，用于实时采集料仓内骨料的三维点云数据，根据获取料仓内骨料的三维点云数据建立骨料的三维形貌，用于选定一卸料区域为布料目标位置，控制布料小车在布料目标位置进行布料。本发明的效果如下：一是采用选定布料优先级的方式确定布料目标位置；二是为了实现能够准确地计算料仓内不同优先级的卸料区域的料位值；三是实时更新布料目标位置，控制布料小车位置移动到布料目标位置，实现实时地、精准地、自动地控。
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公开(公告)号：CN119152287A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411610850.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及沥青混合料回收技术领域，尤其涉及一种基于智能骨料分类的设备参数调整方法及其设备。一种基于智能骨料分类的设备参数调整方法，通过在骨料再生设备上安装图像采样组件，对粒料类型和流量进行实时监测，结合深度学习算法进行数据分析和分类，智能识别骨料粒料类型，根据实时监测结果动态调整破碎功率和进料流量。该方法能够实时识别粒料类型，准确判断再生后的粒料中假颗粒和花白料的含量，并自动调节设备参数，提高再生骨料的质量和生产效率，解决了传统沥青再生过程中因流量和含水率变化导致的级配损失和级配误差等问题。
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公开(公告)号：CN118883215A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411379702.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N1/28 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06T7/194 , G01N1/38 , G01N33/38 , G01N21/84 , G01N22/04 , G01N15/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的混凝土配方实时控制方法及其装置，其中方法包括材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法。本发明通过上述结构，通过材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法的配合下，能够实时有效的预测混凝土搅拌过程工作性能以及检测骨料级配、颗粒形状参数，减少生产过程中必要的性能检测时间，提高生产效率，当本批次混凝土的性能不满足要求时，通过当前的骨料级配、颗粒形状参数计算出所要补充的骨料用量，并实时进行调整，以保证混凝土出料时性能能够满足要求，减少资源浪费，提高调整配方效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117680262B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410145358.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 江西交工矿业开发有限公司
Abstract: 本发明属于废弃混凝土回收领域，具体涉及一种从废弃混凝土中回收再生水泥及再生骨料的装置及方法，装置包括破碎装置、筛分装置、磁力分选装置和气流分选装置，破碎装置对回收的废弃混凝土进行破碎；筛分装置与破碎装置连接，对破碎后的废弃混凝土进行筛分；磁力分选装置，与筛分装置连接对进入的混合料中的再生砂与再生水泥进行分离；气流分选装置与磁力分选装置连接，对进入的再生水泥进行分离处理以获得未水化水泥及水化水泥；本发明通过对装置结构的限定配合特定的方法，几乎对废弃混凝土进行了全部再生利用，实现了全过程建筑垃圾资源化利用，具有绿色低碳环保的特点。
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公开(公告)号：CN109969705B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201910333036.4
申请日：2019-04-24
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种混合线程螺旋输送机，包括输料管、沿该输料管的中轴线设置的转轴及用于驱动该转轴旋转的驱动模块，该驱动模块连接在该输料管的后端，该输料管上设有进料口和第一出料口，该转轴上设有一条送料螺旋叶片，该送料螺旋叶片设置在该转轴与该第一出料口相错开的部分，该转轴与该第一出料口相对应的部分设有周向上阵列分布的多条出料螺旋叶片。转轴上的螺旋叶片分为两部分，一部分是与进料口相对应的送料螺旋叶片，另一部分是与第一出料口相对应的出料螺旋叶片，送料螺旋叶片用于将物料螺旋输送至出料螺旋叶片处，出料螺旋叶片是多条，能够短时间内使物料均匀地沿轴线方向散布在第一出料口，使物料的输出均匀并高效。
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公开(公告)号：CN117680262A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410145358.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 江西交工矿业开发有限公司
Abstract: 本发明属于废弃混凝土回收领域，具体涉及一种从废弃混凝土中回收再生水泥及再生骨料的装置及方法，装置包括破碎装置、筛分装置、磁力分选装置和气流分选装置，破碎装置对回收的废弃混凝土进行破碎；筛分装置与破碎装置连接，对破碎后的废弃混凝土进行筛分；磁力分选装置，与筛分装置连接对进入的混合料中的再生砂与再生水泥进行分离；气流分选装置与磁力分选装置连接，对进入的再生水泥进行分离处理以获得未水化水泥及水化水泥；本发明通过对装置结构的限定配合特定的方法，几乎对废弃混凝土进行了全部再生利用，实现了全过程建筑垃圾资源化利用，具有绿色低碳环保的特点。
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公开(公告)号：CN117195083B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311479905.7
申请日：2023-11-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01N33/38 , G01N27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电流曲线的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取混凝土搅拌过程中的电流曲线，基于电流曲线获取输入特征；构建基于神经网络的坍落度预测模型，采用训练数据对坍落度预测模型进行训练，得到经训练的坍落度预测模型，训练数据包括训练过程中的输入特征及其对应的坍落度标签，其中，根据不同抗压强度的混凝土在历史搅拌过程中的电流曲线获取训练过程中的输入特征，根据电流曲线处理得到电流曲线特征，根据电流曲线特征的分布确定每个输入特征对应的坍落度标签；将输入特征输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，解决了需要大量试验及人工标注，难以实时、准确的检测坍落度的问题。
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公开(公告)号：CN117422709A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311709417.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和深度图像的坍落度预测方法及装置，涉及坍落度预测领域，该方法包括：获取混凝土搅拌阶段采集到的混凝土表面的原始RGB图像序列和原始深度图像序列，对原始RGB图像序列和原始深度图像序列进行预处理，得到RGB图像序列和深度图像序列；构建基于双模态特征融合的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型；将RGB图像序列中的RGB图像及其对应的深度图像序列中的深度图像输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，以解决在混凝土搅拌过程中实时检测坍落度的问题。
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