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公开(公告)号：CN111390547A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010418804.9
申请日：2020-05-18
Applicant: 南通大学
IPC: B23P19/06
Abstract: 本发明提供了一种螺栓预紧力的加载方法，包括如下步骤：S10获取拧紧数据表，通过传感器采集至少五个试件拧紧数据，获得所述试件的扭矩、预紧力以及转动角度的拧紧数据表；S20获取各数据间的线性关系，根据所述数据表绘制所述预紧力与所述扭矩、所述预紧力与所述转动角度数据的关系图，并获得各数据间的线性关系；S30根据所述线性关系与现场拧紧数据获得预紧力与扭矩的真实线性关系K’，通过公式T＝K’F’+Tp获得目标扭矩T；以及S40加载螺栓或螺母至目标扭矩T完成预紧力的加载。本发明的一种螺栓预紧力的加载方法，克服了现有螺栓装配过程中存在的预紧力散度大、稳定性差、预测和控制难度大的问题，避免了加载过程中误差的引入，提高了被连接件连接后的稳定性。
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公开(公告)号：CN110040452A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910345036.6
申请日：2019-04-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种公寓区外卖配送系统，所述外卖配送系统包括机械系统、硬件系统和软件系统，所述硬件系统和软件系统用于外卖的识别、分配和对机械系统的控制，机械系统用于外卖的配送，将外卖准确快速地送给客户。本发明的优点在于：本发明公寓区外卖配送系统，针对公寓区楼房规整、用户集中的特点提出了一种公寓区外卖配送系统，对公寓区域内的外卖进行集中自动化配送，可以有效地缩短外卖配送人员的劳动强度，缩短配送时间，提高配送效率；同时，也方便公寓区管理者的管理。
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公开(公告)号：CN111612784B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010484381.0
申请日：2020-06-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01N21/88
Abstract: 本发明提供了一种基于分类优先YOLO网络的钢板表面缺陷检测方法，包括如下步骤：S10建立钢板表面缺陷标准图库；S20待检测图片缺陷分类，使用迁移学习模型对所述缺陷标准图库的进行训练分类，获得训练模型，使用所述训练模型对对所述待检测图片进行训练分类，保留分类结果；以及S30待检测图片缺陷位置判定，使用YOLO网络确定所述分类结果中的缺陷类别所在位置。本发明的一种基于分类优先YOLO网络的钢板表面缺陷检测方法，与传统检测算法相比，检测精度更高，速度更快，尤其对夹杂和斑块等缺陷有着较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN111627018B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010484073.8
申请日：2020-06-01
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01N21/88 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，包括如下步骤：S10建立钢板表面缺陷标准图库；S20待检测图片缺陷分类，将待检测图片导入双流神经网络获得全局优先值以及局部特征值，综合所述全局优先值以及所述局部特征值确定每张所述待检测图片的缺陷类别；以及S30待检测图片缺陷位置判定，使用YOLO网络确定所述分类结果中的缺陷类别所在位置，其中所述YOLO网络中的两个残差网络模块替换为两个特征复用网络模块。本发明的一种双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，采用双流神经网络模型首先判断缺陷的类别，后将待检测图片导入YOLO网络预测缺陷位置；双流神经网络和YOLO网络配合提高了缺陷定位精度，提高了检测的效率。
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公开(公告)号：CN110048146B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910344381.8
申请日：2019-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: H01M8/16
Abstract: 本发明涉及一种负压吸附式微生物燃料电池，包括阴极室和阳极室，阴极室的一个外侧面或多个外侧面相贴有阳极室；阴极室包括上端面中心设有方槽A的阴极室本体，阴极室本体的各外侧面开有负压气室，负压气室的两侧壁上设有气道，且相邻两负压气室之间的气道相连通；在阴极室本体的上端面一侧设有与负压气室相通的泄压开关和排气单向阀；阴极室与阳极室相贴合的面之间设有质子交换膜和密封圈，阴极室与阳极室其他未相互贴合的面上通过密封圈贴合有反应室侧板。本发明的优点在于：本发明能够改善传统微生物燃料电池内阻过大且可以应用于实际。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111627018A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010484073.8
申请日：2020-06-01
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，包括如下步骤：S10建立钢板表面缺陷标准图库；S20待检测图片缺陷分类，将待检测图片导入双流神经网络获得全局优先值以及局部特征值，综合所述全局优先值以及所述局部特征值确定每张所述待检测图片的缺陷类别；以及S30待检测图片缺陷位置判定，使用YOLO网络确定所述分类结果中的缺陷类别所在位置，其中所述YOLO网络中的两个残差网络模块替换为两个特征复用网络模块。本发明的一种双流神经网络模型的钢板表面缺陷分类方法，采用双流神经网络模型首先判断缺陷的类别，后将待检测图片导入YOLO网络预测缺陷位置；双流神经网络和YOLO网络配合提高了缺陷定位精度，提高了检测的效率。
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公开(公告)号：CN108961536A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810870007.7
申请日：2018-08-02
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G06M7/06
Abstract: 本申请公开了一种发票清点装置，包括发票箱、捻票装置和传送装置，发票箱设置有容纳发票的空腔，发票箱面向捻票装置的一侧设置有开口，捻票装置从开口进入空腔，传送装置设置有第一入票口和第一出票口，发票箱设置有第二出票口，第二出票口正对第一入票口，传送装置远离发票箱的一侧设置有计数传感器，通过将发票放置在发票箱内，捻票装置将发票从第二出票口捻出，传送装置将捻出的发票传送至第一出票口，计数传感器对从传送装置流出的发票进行计数，能够解决人工数发票效率低的问题。
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公开(公告)号：CN110040452B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910345036.6
申请日：2019-04-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及一种公寓区外卖配送系统，所述外卖配送系统包括机械系统、硬件系统和软件系统，所述硬件系统和软件系统用于外卖的识别、分配和对机械系统的控制，机械系统用于外卖的配送，将外卖准确快速地送给客户。本发明的优点在于：本发明公寓区外卖配送系统，针对公寓区楼房规整、用户集中的特点提出了一种公寓区外卖配送系统，对公寓区域内的外卖进行集中自动化配送，可以有效地缩短外卖配送人员的劳动强度，缩短配送时间，提高配送效率；同时，也方便公寓区管理者的管理。
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公开(公告)号：CN112504767A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011456849.1
申请日：2020-12-11
Applicant: 南通大学
IPC: G01N1/20
Abstract: 本发明提供了一种新型变电站充油设备用取油样装置，包括：托板，设置在充油设备的固定板上，所述托板上设有油管连接管以及出油侧管，所述出油侧管与所述油管连接管的中部连通，所述油管连接管的上端与所述充油设备的出油管连接，所述油管连接管的中部设置活塞，所述活塞可在活塞杆的带动下上下移动；垫圈，设置在所述托板与所述固定板之间。本发明的一种新型变电站充油设备用取油样装置，仅需通过拉动活塞杆即可获得油样，出油孔设置在所述油管连接管的侧面，避免取油样时油样在重力的作用下四溅，影响环境卫生及操作人员的健康，取样更加简便。
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公开(公告)号：CN109117936A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810870585.0
申请日：2018-08-02
Applicant: 南通大学
IPC: G06M7/06
Abstract: 本申请公开了一种发票自动清点装置和发票清点方法，包括第一发票存储箱、第二发票存储箱和吸附装置，吸附装置在第一发票存储箱和第二发票存储箱上方往复运动，吸附装置设置有计数模块，计数模块用于记录吸附装置往复运动的次数，将发票放入第一发票存储箱，连杆带动吸盘转动至第一发票存储箱正上方，吸盘向下运动直至第一压力传感器检测到发票对吸盘产生的压力，吸气组件将吸盘内的空气向外吸出，吸盘吸附发票并向上运动，吸盘在第一发票存储箱和第二发票存储箱之间做往复运动，直至检测模块检测到第一发票存储箱内没有发票，吸盘停止运动，计数模块记录吸盘从第一发票存储箱转动至第二发票存储箱的次数，提高了清点发票的效率。
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