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公开(公告)号：CN116818769B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202310724417.1
申请日：2023-06-19
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Inventor： 张旭
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，具体公开了一种基于机器视觉的异常检测方法及系统。本发明通过获取检测标准数据，提取中心标准数据和标识标准数据；生成并显示电子基板图像；接收产品直接拍摄电子基板图像的直接检测图像；在具有直接检测异常时，获取间接拍摄产品的产品拍摄图像；对产品拍摄图像进行分析，验证判断是否具有产品异常。能够接收产品直接拍摄电子基板图像的直接检测图像，分析判断是否具有直接检测异常，无需人工进行检测与判断，提高中心点检测的速度与效率，并在具有直接检测异常时，进行间接拍摄产品，按照标识标准数据进行验证分析，避免将错误的异常结果直接认定为产品异常，无需重复检测或正常产品返工，降低产品生产成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117114915A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311136360.X
申请日：2023-09-05
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Abstract: 本发明是一种基于改进粒子群算法的水产养殖PH值预测方法，该方法首先利用混沌理论群定较好初始种群，其次增加扰动项提高粒子的多样性，得出最小二乘支持向量机最优核函数的惩罚参数和核参数，构建了一种基改进的粒子群算法与小二乘支持向量机作为预测模型IPSO‑LSSVM。本发明方法与PSO‑LSSVM和LSSVM预测模型相比，实际值和预测值之间的均方根误差RMSE分别降低了52.19％和76.23％，实际值和预测值之间的平均绝对误差MAE分别降低了58.39％和86.64％，相关系数有所增加以及训练时间有所减少，提高了预测模型正确率，为水产养殖水质预测研究提供参考数据和实用模型。
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公开(公告)号：CN116818769A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310724417.1
申请日：2023-06-19
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Inventor： 张旭
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及机器视觉技术领域，具体公开了一种基于机器视觉的异常检测方法及系统。本发明通过获取检测标准数据，提取中心标准数据和标识标准数据；生成并显示电子基板图像；接收产品直接拍摄电子基板图像的直接检测图像；在具有直接检测异常时，获取间接拍摄产品的产品拍摄图像；对产品拍摄图像进行分析，验证判断是否具有产品异常。能够接收产品直接拍摄电子基板图像的直接检测图像，分析判断是否具有直接检测异常，无需人工进行检测与判断，提高中心点检测的速度与效率，并在具有直接检测异常时，进行间接拍摄产品，按照标识标准数据进行验证分析，避免将错误的异常结果直接认定为产品异常，无需重复检测或正常产品返工，降低产品生产成本。
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公开(公告)号：CN117723725A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311634143.3
申请日：2023-12-01
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Abstract: 本发明涉及一种鲈鱼养殖水下机器人环境监测系统及其监测方法，包括监测机器人和驱动平台，还包括：采集系统，所述采集系统设置在监测机器人上，所述采集系统用于监测养殖塘的水源情况；定位系统，所述定位系统设置在监测机器人上，所述定位系统用于实时掌握监测机器人的位置；数据通讯系统，所述数据通讯系统分别设置在监测机器人和驱动平台上。本发明通过设置的监测系统，实现对鲈鱼养殖环境的实时监测，提供及时、准确的环境数据，结合CEEMD数据处理方法和灰狼优化算法以及SVR模型预测技术，能够准确地分析和预测环境参数的变化趋势，最后通过数据可视化技术，为鲈鱼养殖相关的人员提供直观的环境变化图形参考，帮助他们更好地管理鲈鱼养殖。
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公开(公告)号：CN116844043A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310724413.3
申请日：2023-06-19
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Inventor： 张旭
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09 , G06V10/56 , G06F16/51 , G06F16/58 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及果树智能检测技术领域，具体公开了一种果树状态检测方法及系统，所述方法包括根据预设的安装密度在果树区安装采集器，根据所述采集器获取区域数据；对所述区域数据进行自检，根据自检结果创建果树区模型；根据时间信息排列果树区模型，确定数据变化轨迹，并同步确定果树长势标签；基于所述数据变化轨迹和所述果树长势标签训练果树检测模型；所述果树检测模型的输出为异常区域及异常类型。本发明将一段时间内的数据变化情况转换为数据变化轨迹的集合，提高了数据的集成度，借助现有的识别技术及监督学习技术训练识别模型，有效地平衡了成本与检测全面性之间的关系。
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公开(公告)号：CN108398440A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810109447.0
申请日：2018-02-05
Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)
Abstract: 本发明公开了一种手机屏幕缺陷检测机及其检测方法，包括检测机本体和上位机，所述检测机本体内部设置有底板，所述底板上固定有伸缩气缸，且伸缩气缸通过伸缩杆连接有抽屉，底板上方且位于抽屉的底部中心处固定设置有信号采集器，所述检测机本体的内部顶板且位于抽屉的上方中心位置处固定设有CCD图像传感器，所述CCD图像传感器的一侧表壁上固定安装有光源，所述抽屉内还设置有清灰装置。本发明自动化程度高，操作方便，检测快速，有效的提高了工作效率，增加了经济效益，其次设置有电动推杆推动其移动的清灰板，通过清灰板可以将手机屏幕上的异物清除，增加了该手机屏幕缺陷检测机的功能，也防止手机上异物对后续检测的影响，提高了手机屏幕检测的精确性。
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