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公开(公告)号：CN113748846B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202111005634.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A01D46/247
Abstract: 本发明公开了一种果蔬采摘装置及其使用方法。该装置包括抓取模块、旋转模块和复位模块。对抓取模块中的机械爪进行了改进，使用滑块、弹簧和连杆相互配合，使机械爪能适用于各种不同尺寸的待摘取物品。旋转模块使用拉线驱动的方式，通过拉线带动抓取模块旋转，完成果蔬的摘取。复位模块采用转子磁体与定子磁体配对，通过磁极的排斥、吸引，实现旋转模块与抓取模块的复位。在使用过程中，配合杆安装器上不同长度的杆子，可以实现不同高度的采摘作业。在采摘装置中没有使用自动化控制系统，通过对机械结构的设计与改进，提高了装置的智能化程度，也保留了可靠性的优点。同时装置结构简单，生产成本低，操作方便，大大提高效率。
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公开(公告)号：CN113236905B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110711692.0
申请日：2021-06-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , F16L101/30
Abstract: 本发明公开了一种用于小型管道探测的尺蠖型磁控软机器人及使用方法。提供了一种用于小型管道探测的尺蠖型磁控软机器人，仿照自然界尺蠖的结构和运动原理，通过有限元仿真的方式进行了结构优化，确定了横、纵的锯齿状结构，可以实现较大的弯曲变形，配合可控磁场操作台使用，能够实现直行以及绕x轴和z轴两个维度的弯曲运动等多种运动模式。在软机器人上还设有微型摄像头和微型照明灯，可以实现在小型黑暗空间自由移动和探测，同时采用多材料3D打印技术，整体一次性打印制作而成，精度准确，全软的结构可通过柔性变形通过窄缝等狭小的空间。
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公开(公告)号：CN114102649A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111614376.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于介电弹性体实现物体旋转的机械爪及其使用方法。该机械爪，包括基座、夹持驱动组件和不少于两个爪体单元。各个爪体单元均安装在基座上，且能够在夹持驱动组件的驱动下进行张合运动。所述爪体单元的末端设置有旋转夹持部。旋转夹持部包括夹持主体和膨胀驱动部。夹持主体中开设有让位缺口。各爪体单元中旋转夹持部的限位边的位置沿基座中心轴线的周向保持一致。膨胀驱动部采用介电弹性体，通电时能够发生膨胀。膨胀驱动部设置在让位缺口内，并与限位边固定。当膨胀驱动部通电时，其向远离限位边的一侧膨胀。本发明相比于传统的机械爪，通过对介电弹性体材料的合理使用，可以使机械爪能够带动目标物体进行精准的扭转。
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公开(公告)号：CN109885159B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910038188.1
申请日：2019-01-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及到一种基于正向动力学与希尔模型的状态空间肌电模型构建方法，首先采集关节在连续运动状态下相关肌肉的肌电信号，并对其进行带通滤波处理，然后由神经激活求出相关肌肉激活，并将其代入希尔肌肉模型，然后对希尔肌肉模型进行化简及参数替代，再将替代后的简化模型与关节正向动力学结合，得出离散时间状态下的预测模型，最后通过对采集到的相关肌电信号进行均方根和小波系数的特征提取，组成测量方程作为状态反馈，并通过拟合方程与关节运动拟合，得到最终的状态空间肌电模型。该模型与传统的角度估计方法相比，在预测精度和实时性等方面都有了明显的改进。
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公开(公告)号：CN113696221A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111005783.9
申请日：2021-08-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J15/12 , B29C64/106 , B29C64/188 , B29C64/307 , B29C64/379 , B29C64/40 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/10 , B33Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于3D打印的软体机械指及机械爪装置。设计了软体机械爪的结构，采用新型材料通过3d打印的方式制作。在打印过程中，使用TPU材料的支撑模具实现对上层材料的支撑，在打印结束后通过DMF溶液溶解模具，使模具可以轻易得取出。该方法制作得到的软体机械指一体成型，与分步打印再粘合的方法相比，该方法得到的机械指空腔的密封性更高。解决了现有技术中机械爪的制作材料选择与空腔支撑的问题。使用该机械指与通孔数量不同的连接底座配合使用，可以灵活设置机械爪中的手指数量，适用于不同的应用场景，增强机械爪的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111647405A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010426904.6
申请日：2020-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: C09K11/78
Abstract: 本发明公开了一种无稀土双钙钛矿结构的绿色荧光粉及制备方法，其化学通式为La2MgZrO6:xBi3+，其中0.005≤x≤0.03。该方法是将氧化镧、氧化镁、氧化锆、氧化铋按照一定的摩尔比称取；将称取好的原料放入玛瑙研体中，研磨30分钟，使原料混合均匀；将混合均匀的原料加入到坩埚中，后放在高温管式炉内，在空气气氛下1400℃烧结10h，得到固状物；将固状物置于玛瑙研体中研磨成粉、过筛，就得到无稀土的双钙钛矿结构的绿色荧光粉。此无稀土绿色荧光粉发射光谱范围400nm-650nm，具有价格便宜、制备简单、激发波长范围广、可被紫外芯片良好激发等特点。
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公开(公告)号：CN110226932A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201811606326.3
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种人体日常行为动作的足底压力特征提取方法。本发明通过压力鞋垫采集第一跖骨、第二跖骨和脚跟区域各自的压力信号，计算压力比，总压力比，将各传感器的压力及总压力归一化，提取足底压力的第一特征子矢量和第二特征子矢量。根据在人体的各种运动模式下，足底压力传感器的当前值都与过去值相关，构建足底压力信号的AR模型，求得模型系数。通过实验对不同日常行为动作进行足底AR模型的AIC计算，综合AIC的值和维数，提出权衡可信度，使权衡的可信度最高所对应的阶数即为最合适阶数。把足底压力传感器的AR模型系数构建为第三特征矢量。本发明通过AIC准则和权衡可信度来确定足底压力AR模型的阶数，有很好的效果。
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公开(公告)号：CN109800792A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811606346.0
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊C均值和DBI的肌电信号特征选择方法，本发明首先采集人体做日常行为动作时4路肌电信号，然后提取原始信号的平均幅值，方差，威尔逊振幅，自回归系数，中位频率，平均功率频率，小波能量系数，小波包能量系数，模糊熵，排列熵共10个肌电特征形成肌电特征池，再用模糊C均值对这些特征进行划分，把n个向量分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。最后，计算划分后的DBI值，选择DBI最小的4个特征作为适合识别日常行为动作的特征。基于模糊C均值和DBI的肌电信号特征选择方法，可以选择有效的合理的肌电特征值。
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公开(公告)号：CN109567798A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811603106.5
申请日：2018-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电小波相干性和支持向量机的日常行为识别方法，本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，获取两路肌电信号的样本数据，使用一种改进小波阈值降噪方法进行预处理。计算两路肌电信号的小波相干系数。将所求得的小波相干系数作为特征向量输入支持向量机进行分类识别，成功识别了不同的日常行为，具有较高的识别率。本发明将小波相干性的肌电特征与支持向量机结合的方法，对人体日常行为识别具有较高的识别率和可靠性。实验结果表明，本发明方法对上楼、下楼、站立、行走、跑步、跌倒的平均灵敏度达96.17，平均特异度达92.29，高于一般传统的方法。
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公开(公告)号：CN109512442A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811571326.4
申请日：2018-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0476 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于LightGBM的EEG疲劳状态分类方法。本发明以共空间模式作为特征提取方法，梯度boosting框架LightGBM作为分类器，通过对EEG信号的分析，对驾驶员的疲劳程度进行分类，实现疲劳、清醒、中性三种状态的区分。首先获取数据并预处理；其次通过CSP对脑电数据进行特征提取，后对脑电特征进行降维；然后划定实验的训练集和测试集，再构建分类模型分类。针对精神状态预测，本发明获得的结果更好，且从时间消耗角度，本发明拥有较快的运行速度，这对后期应用于实时数据分析提供了基础。总之，本发明在精神状态预测方面具有较好的性能，以期在实际的脑机交互中有着广泛的应用前景。
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