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公开(公告)号：CN119887734A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510069967.3
申请日：2025-01-16
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/33 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督的复杂纺织品表面的缺陷检测方法，属于复杂工业品表面缺陷检测技术领域，包括以下流程：S1、以U‑Net为框架，在训练阶段借助模拟的异常样本和双输入图像完成语义分割任务；S2、通过图像级特征差异计算模块PDFM计算出两种输入图像之间的差异信息，得到拼接的图像级特征FDi；S3、拼接得图像级特征FDi先经过多尺度特征融合模块MSFFA进行特征融合；S4、最后通过由U‑Net改进的上采样模块对MSFFA模块中的结果进行解码，最终得到预测结果。本发明采用上述的一种基于半监督的复杂纺织品表面的缺陷检测方法，可以对复杂纺织品表面的缺陷进行精准的定位，模型架构简单，并且产生的开销较低，适用于工业生产。
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公开(公告)号：CN118959570A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411200572.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 江苏国茂减速机股份有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明减速器状态监测技术领域，公开了一种旁油路超大扭矩减速器润滑油污染颗粒监测设备及方法，包括减速机本体，减速机本体的一侧设有外壳体，外壳体的中部位置安装有主件安装板，外壳体的一侧设有视觉检测部，视觉检测部的底部设有润滑油泵，视觉检测部与减速机本体以及润滑油泵之间通过三通管相连通，减速机本体内部分别通过第一卡套接头与第二卡套接头与三通管相连通，视觉检测部的一侧设有激光检测部；视觉检测部用于对润滑油进行视觉检测；激光检测部用于对润滑油进行激光检测。相较于现有技术，本申请可以检测润滑油中污染颗粒的数量及形状，结构紧凑，安全可靠，便于对减速器等设备进行维护保养及故障诊断。
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公开(公告)号：CN115273237B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210915844.3
申请日：2022-08-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了基于集成随机配置神经网络的人体姿态与动作识别方法，基于随机配置神经网络子模型设计基学习器，并将若干个基学习器集成入识别模型中；识别模型基于装袋算法将传感器采集数据划分为若干个子数据集，每个子数据集使用一个基学习器进行识别，最后通过加权均值法对所有基学习器预测结果进行汇总，从而得到最终的识别结果。本发明采用上述人体姿态与动作识别方法，取得了与CNN模型相当的准确率，且计算复杂度和所需时间远低于单个SCN、CNN、LSTM和SVM模型，且不需要使用GPU进行训练，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN117237391A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311179156.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国矿业大学 , 山东玲珑机电有限公司 , 广西玲珑轮胎有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司 , 中泰信合智能科技有限公司 , 湖北玲珑轮胎有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的轮廓检测方法，涉及工业检测技术领域，包括以下步骤：S1：图片拼接，通过线阵相机获取图片，将左侧相机和右侧相机获取到的所有图片进行纵向拼接，消除偏差后拼接得到大图；S2：图像增强，得到完整的大图后，使用伽马变换增强图像；S3：得到增强后的图片后，进行亚边缘提取，获取所有轮廓边缘点坐标；S4：根据获取的轮廓边缘点坐标，去除噪声；S5：完善边缘点坐标。S6：完整遍历一个周期后，得到一系列轮廓点坐标，根据离散点坐标获取当前物体的位置和姿态以及尺寸信息；本发明采用上述的一种基于机器视觉的轮廓检测方法，解决了轮廓线不完整，轮廓线有重影且只针对一块物体进行检测的问题。
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公开(公告)号：CN116051587B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310107785.1
申请日：2023-02-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/13 , G06T7/20 , G06V30/422
Abstract: 本发明公开了一种用于目标检测的运动轨迹生成方法，步骤如下：提取工业件的CAD信息，获取粗略轮廓信息；自动插值补全轮廓信息；对轮廓信息做矢量信息判定；自动矢量整合轮廓封闭式排序信息，获得整个轮廓带矢量排序的坐标点信息；对轮廓绝对坐标数据整合优化并提取出相对坐标信息；辅助运动控制，使相机能够拍摄到工业件的所有清晰的局部图像并排序；获得拍摄到的工业件缺陷照片的序号，以及工业件的起止照片的序号，自动反馈缺陷的位置坐标，并绘制缺陷在整个轮廓的位置图。本发明采用上述的一种用于目标检测的运动轨迹生成方法，实现对工业件质检先导条件的高效化、高精化的处理，同时提高了工业质检的效率与精度，便于快速更换规格型号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115273237A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210915844.3
申请日：2022-08-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了基于集成随机配置神经网络的人体姿态与动作识别方法，基于随机配置神经网络子模型设计基学习器，并将若干个基学习器集成入识别模型中；识别模型基于装袋算法将传感器采集数据划分为若干个子数据集，每个子数据集使用一个基学习器进行识别，最后通过加权均值法对所有基学习器预测结果进行汇总，从而得到最终的识别结果。本发明采用上述人体姿态与动作识别方法，取得了与CNN模型相当的准确率，且计算复杂度和所需时间远低于单个SCN、CNN、LSTM和SVM模型，且不需要使用GPU进行训练，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN118898718B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411004607.7
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种增强边界感知的语义分割方法，属于语义分割技术领域，主要包括编码路径和解码路径，编码路径由5个编码模块组成，每个编码器对整个图像中目标区域的多层次语义信息进行编码，编码模块中不同尺度的卷积运算得到目标区域的多尺度信息；它利用池化操作有效地聚合了上下文语义；解码路径主要由四个模块组成，每个解码模块在注意力嵌入模块AEM的引导下，对不同分支的信息流进行聚合和细化，图卷积模块捕获大规模不规则区域的特征信息，注意嵌入模块生成互补的空间细节，更好地对编码特征进行建模。本发明采用上述的一种增强边界感知的语义分割方法，具备更精准的分割效果。
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公开(公告)号：CN118641547B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411103069.7
申请日：2024-08-13
Applicant: 江苏国茂减速机股份有限公司 , 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及减速器技术领域，具体涉及一种超大扭矩减速器内齿轮缺陷检测装置及方法，包括两条导轨以及固定连接在两条导轨上方的若干吊杆，若干吊杆用于定位及固定两条导轨，两条导轨的下方设置有检测部件，导轨的下方分布放置有若干被检测的减速器本体；行走机构，行走机构滑动安装于导轨的下方，行走机构用于驱动检测部件沿导轨移动；定位运动机构，定位运动机构设置于行走机构下方。相较于现有技术，本申请通过设置有行走机构配合定位运动机构，满足不同设备的缺陷自动化，可视化检测需求，而且设备布置不依赖地面空间，可以更好的利用生产空间。
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公开(公告)号：CN116188298B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211687031.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，将摄像头放入孔洞中并向内推进；从采集视频中的选取两帧图像图一和图二，将图二中轴心角二调整至与图一中的轴心角一的角度相同；将轴心角一和轴心角二均调整至角度为零；调整后的图一和图二计算运动半径比一，同理得到运动半径比二；根据运动半径比一得到轴心距半径比一，同理得到轴心距半径比二；根据轴心距半径比一和轴心距半径比二矫正得到图三和图四；得到矫正后无畸变图像展开得到无失真展开图像。本发明采用上述内容的一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，通过运动轨迹来计算每一帧图片的矫正参数，利用边缘而非中心的像素，精度高鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN119132997B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411605255.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H01L21/66 , G01N21/95 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/22 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种太阳能面板质检方法，属于工业质检领域，包括获取太阳能面板完整图片并进行灰度，再根据完整图片的平均灰度值裁剪为小片太阳能面板区域；将每块选取的目标区域的面积和大小与小片太阳能面板的平均值进行比较，统计满足验证条件的所有的目标区域的位置和大小；将小片太阳能面板图片打散，按照行列坐标依次遍历每个存在目标区域的位置，对位置进行补齐；根据小片太阳能面板位置和大小进行索引和编码；将所有小片太阳能面板图片剪裁为个体，再送入已经训练好的神经网络中进行推理，判断每一个小片太阳能面板图片是否存在瑕疵。本发明采用上述的一种太阳能面板质检方法，提升了质检的效率，成本低，准确度更高。
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