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公开(公告)号：CN119086886B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411576271.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N33/38 , G06N3/08 , G06N3/0464 , B28C7/02
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于搅拌中电流与声音信号预测混凝土坍落度的方法。该方法包括：S1、采集电流信号与声音信号；S2、数据清洗；S3、建立多模态神经网络；S4、预测混凝土坍落度。本发明通过将混凝土搅拌过程中采集到的电流信号和搅拌缸内的声音信号进行融合，经过神经网络进行特征提取后对混凝土的坍落度进行在线监测，使用本发明的坍落度监测方法能够在原材料来源复杂且不断波动的工况下，对搅拌生产中的混凝土坍落度进行实时在线的监测，控制生产中混凝土质量的稳定性，提高生产和施工效率，避免了由于坍落度不合格而造成的混凝土材料浪费。
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公开(公告)号：CN119086886A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411576271.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N33/38 , G06N3/08 , G06N3/0464 , B28C7/02
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于搅拌中电流与声音信号预测混凝土坍落度的方法。该方法包括：S1、采集电流信号与声音信号；S2、数据清洗；S3、建立多模态神经网络；S4、预测混凝土坍落度。本发明通过将混凝土搅拌过程中采集到的电流信号和搅拌缸内的声音信号进行融合，经过神经网络进行特征提取后对混凝土的坍落度进行在线监测，使用本发明的坍落度监测方法能够在原材料来源复杂且不断波动的工况下，对搅拌生产中的混凝土坍落度进行实时在线的监测，控制生产中混凝土质量的稳定性，提高生产和施工效率，避免了由于坍落度不合格而造成的混凝土材料浪费。
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公开(公告)号：CN119006444A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411458352.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/40 , G06T5/73 , G06V10/14 , G06V20/40 , G01N33/38 , G01P5/26 , G01R19/00 , B28C7/16
Abstract: 本发明提供一种基于图像及流速估计的混凝土坍落度预测方法及装置，本发明通过混凝土坍落度预测方法进行预测混凝土坍落度，能够提前根据运输距离、天气等因素提前预防坍落度损失，并同时在搅拌机内部以及卸料口两处实时有效的预测混凝土搅拌过程的工作性能，抗干扰能力强，通过数据分析和反馈，确保混凝土的一致性、流动性和可塑性，提高产品质量，降低生产浪费；同时，在施工现场结合了流速和坍落度的监测，可以为施工人员提供有关混凝土流动性的重要数据，以便于及时对混凝土的流动性进行调整，提高施工方施工的工作效率，同时坍落度指标也直接关系到混凝土在施工中的工作性能，使施工单位确保满足设计性能要求。
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公开(公告)号：CN118885775A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411395441.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/211 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于电流信号的混凝土抗压强度预测方法，方法包括以下步骤，特征选取与数据分析、电流曲线的特征值与抗压强度关联、模型训练与算法优化和混凝土抗压强度的预测。本发明通过上述方法，能够基于历史混凝土搅拌过程中的各个数据进行获取和处理，得到电流曲线和相应的抗压强度标签，并能够根据电流曲线和相应的抗压强度标签进行训练神经网络模型，得到电流曲线与对应抗压强度标签映射关系的混凝土抗压强度检测模型，以便于通过该模型预测实际生产过程中的混凝土抗压强度，从而能够避免人工抗压强度试验，无需等待试验结果，能够及时根据预测结果调整配方，使得降低检测成本，防止浪费、缩短检测耗时，避免滞后性。
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公开(公告)号：CN114565838A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210093531.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于渣土图像的配方调节控制方法、装置及可读介质，通过根据不同的渣土的等级与对应的渣土改良配方建立配方数据库；获取在进料口端的渣土图像，将渣土图像进行预处理，得到检测图像；将检测图像输入经训练的渣土等级分类神经网络，输出进料口端的渣土的等级，渣土等级分类神经网络采用resnet101神经网络，渣土等级分类神经网络中Conv1卷积层为3个3*3，步长为1的卷积层，并连接2*2，步长为1的池化层；根据进料口端的渣土的等级在配方数据库中获取进料口端的渣土所对应的渣土改良配方；将渣土改良配方及其对应的调节指令发送至配方调节装置，以投入相应的配方量的物料对进料口端的渣土进行改良，最终获得改良后的渣土，有利于后续的造粒。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119006444B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411458352.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/40 , G06T5/73 , G06V10/14 , G06V20/40 , G01N33/38 , G01P5/26 , G01R19/00 , B28C7/16
Abstract: 本发明提供一种基于图像及流速估计的混凝土坍落度预测方法及装置，本发明通过混凝土坍落度预测方法进行预测混凝土坍落度，能够提前根据运输距离、天气等因素提前预防坍落度损失，并同时在搅拌机内部以及卸料口两处实时有效的预测混凝土搅拌过程的工作性能，抗干扰能力强，通过数据分析和反馈，确保混凝土的一致性、流动性和可塑性，提高产品质量，降低生产浪费；同时，在施工现场结合了流速和坍落度的监测，可以为施工人员提供有关混凝土流动性的重要数据，以便于及时对混凝土的流动性进行调整，提高施工方施工的工作效率，同时坍落度指标也直接关系到混凝土在施工中的工作性能，使施工单位确保满足设计性能要求。
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公开(公告)号：CN119180855A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411688760.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，尤其涉及一种基于视觉图像检测的骨料体积计算方法及装置。一种基于视觉图像检测的骨料体积计算方法，包括S1、图像采集；S2、图像预处理；S3、骨料三维数据获取：将深度图像与RGB图像进行对齐，获取骨料的三维数据；S4、体积计算。本发明通过获取深度相机和RGB相机采集的骨料图像数据，基于改进的Maskrcnn网络计算得出骨料的体积，可以快速连续地采集和处理骨料图像，相比传统的手工测量和物理筛分方法，大大提高了骨料体积计算的速度和整体工作效率，利用高精度的图像处理技术和先进的算法，可以更准确地识别骨料的轮廓和计算其体积，减少人为误差，提高测量结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119152295A
公开(公告)日：2024-12-17
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：CN119147529A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411624934.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N21/84 , G01N15/0227 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及沥青混合技术领域，尤其涉及一种沥青混合料骨料级配在线监测方法。一种沥青混合料骨料级配在线监测方法，包括S1、骨料预处理；S2、实时分析；S3、生产数据获取；S4、样本获取；S5、输入前馈神经网络模型；S6、预测混合结果。本发明首先运用labelme软件及Mask RCNN实例分割网络对骨料进行等级划分，从而可以在线识别出生产线上的骨料级配，同时对骨料级配、配合比及其生产出的沥青混合料进行跟踪，建立前馈神经网络模型，得到生产数据与沥青混合料坍落度之间的映射模型，将该模型输入至电脑端，即可对生产线上正在生产的沥青混合料坍落度性能进行预测，从而科学指导生产人员对生产配方及数据进行调整。
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公开(公告)号：CN118883215B
公开(公告)日：2024-12-17
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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