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公开(公告)号：CN119533618A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510087903.6
申请日：2025-01-21
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于深度相机的散状物料流量计量检测方法及系统，属于物料计量领域，包括：步骤S1、利用所采集的训练彩色图像对神经网络进行训练；步骤S2、利用深度相机采集皮带的空载深度图像，进而得到皮带行像素中各像素的皮带高度；步骤S3、皮带输送散状物料时，采集皮带的彩色图像和深度图像，将当前帧彩色图像输入神经网络，进而得到料面行像素中各像素的料面高度；步骤S4、获取料面行像素中各像素的物料厚度，并计算料面行像素中所有物料的横截面积，进而得到料面行像素中所有物料的体积；步骤S5、重复步骤S3至步骤S4设定次数，以得到该时间段内通过皮带的物料的总重量。本发明能够克服传统重量皮带秤的缺陷，从而提高测量的可靠性和精度。
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公开(公告)号：CN118876236B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411365159.3
申请日：2024-09-29
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及混凝土卸料技术领域，本发明提供一种基于电流进行实时监测的混凝土智能卸料方法及装置，该方法包括获取混凝土搅拌过程的电流信号、建立神经网络模型、混凝土搅拌状态监测和混凝土智能卸料。本发明通过上述方法，能够不断的对每一时刻的搅拌状态进行判断，以便于及时确定混凝土搅拌均匀状态时的时间点，并能够在搅拌均匀状态下预测混凝土流动性，从而能够及时停止搅拌和控制卸料时卸料口的开度，保证了混凝土出料为均匀状态的同时避免了不必要搅拌时间的浪费，提升了生产的质量和效率，避免流动性好时或差时，导致的卸料过快或堵塞，使得混凝土的搅拌生产更加稳定有序。
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公开(公告)号：CN119048966A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411531592.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于不同工况的图像检测坍落度模型迁移使用方法，包括获取以往混凝土的生产数据并进行标签、获取以往混凝土搅拌视频数据并进行预处理和建立初始混凝土坍落度检测模型和初始混凝土坍落度检测模型的迁移。本发明通过上述方法，通过获取以往混凝土的生产数据并进行标签、获取以往混凝土搅拌视频数据并进行预处理、建立初始混凝土坍落度检测模型的迁移的方法对搅拌均匀视频进行图像处理和初始模型的建立和将模型运用到新搅拌站中，能够快速的对模型的更新，减少了人工试验标注的工作量，节省时间和成本，通过混凝土生产过程中对坍落度的实时检测，可及时调整生产配方，提高混凝土生产的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118916652A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411417674.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G01N33/38
Abstract: 本发明提供一种智能混凝土配方调整方法，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、坍落度关联，模型训练与算法优化和混凝土配方的调整。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，得到电流曲线与相应的抗压强度和坍落度标签，并能够根据电流曲线与相应的抗压强度和坍落度标签进行训练神经网络模型，得到混凝土抗压强度和坍落度检测模型，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和坍落度，并能够基于历史生产数据，匹配相同情况下的配合比，从而能够得到所需用水或凝胶材料调整量，保证了混凝土的生产质量，降低生产成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN118817540A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411309779.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的沥青混合料质量在线监测方法及装置，方法包括以下步骤，沥青混合料样本制作、训练样本预处理、构建预测模型和沥青混合料的质量监测。本发明通过上述结构，通过上述的方法建立沥青混合料的预测模型，并根据实际生产时，向预测模型输入搅拌过程中的电流数据，能够实时有效的得到预测的沥青混合料的稳定度和流值，当预测值不符合生产要求时，能够及时报警，提醒人工干预进行调整配方，从而能够及时对不符合生产要求的沥青混合料进行二次调整，以保证沥青混合料出锅时的质量要求，能够减小废料的产生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117195163B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311478000.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/27 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于混凝土配方的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土搅拌检测技术领域，该方法包括：获取原料配方数据，并提取原料特征；构建坍落度预测模型，根据历史生产过程中不同抗压强度的混凝土的原料配方数据中的单位方量水质量或水灰比分布范围制作坍落度标签，将不同抗压强度的混凝土的原料配方数据中的每立方混凝土所使用的每种原料质量作为原料特征，构成训练数据，采用训练数据对坍落度预测模型进行训练，得到经训练的坍落度预测模型；将原料特征输入经训练的坍落度预测模型，预测得到对应的坍落度的预测值，解决现有技术中混凝土坍落度需要大量人工实验标注、生产后离线测量的问题，提高混凝土搅拌站的生产效率。
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公开(公告)号：CN109916826B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201910126775.6
申请日：2019-02-20
Applicant: 福建南方路面机械有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明涉及固废分类技术领域，特别涉及一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法；识别系统包括物料输送装置、种类识别装置，分拣装置；物料输送装置将物料传输至种类识别装置进行数据采集后，传输至分拣装置对物料进行分拣；物料输送装置包括第一传送带和第二传送带；物料通过第一传送带传输后落入第二传送带，第一传送带和第二传送带的运行方向相反。本发明提供的固废在线识别系统能够对物料起到有效的分散作用，避免了因为物料堆叠而造成种类识别的困难，也克服了人为分散造成的效率低的问题。通过识别方法，能够在线采集固废的二维图像和光谱曲线，达到准确有效对固废进行分类的效果，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117194969A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310774838.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于Mask‑RCNN的自训练固废识别方法，包括步骤S1、将采集的固废样本分为已标注和未标注两类；步骤S2、利用训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练，得到识别模型；步骤S3、利用识别模型对测试集中进行预测，若某物体的置信度小于第一阈值，则不对该物体进行标签，否则进行标签；步骤S4、对经过第一阈值筛选后的样本再次进行判断，若每个物体的置信度均大于等于第二阈值，则将该样本放入训练集中，否则放入未标注数据集中；步骤S5、再次进入步骤S2和步骤S3，利用更新后的训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练和更新后的未标注数据集进行预测。本发明能够实现有效样本的数据增强，进而帮助实现高效、准确的固废分类识别。
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公开(公告)号：CN110898960B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911140998.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于抛喷丸破碎废弃混凝土制备高品质再生骨料的系统，包括自磨机、喷丸机或抛丸机、传送带、返料装置、皮带磁选机、振动筛；所述自磨机用于破碎混凝土块并形成物料帘，所述喷丸机或抛丸机位于自磨机出料口上半部分，向物料帘发射高速弹丸；所述传送带设置在自磨机出料口下方；所述皮带磁选机设置在传送带上方，传送方向与传送带方向垂直；所述振动筛设置在传送带出口处下方；所述返料装置入料口设置在振动筛筛孔尺寸小于5mm的出料口处，所述返料带出料口设置在所述皮带磁选机上方。上述的系统，水泥砂浆剥离效果好、再生骨料性能良好、回收利用率高、经济性好。
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公开(公告)号：CN110838128B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911080921.2
申请日：2019-11-07
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
Abstract: 本发明提供一种图像法集料堆叠空隙率方法和系统，包括1)拍摄集料颗粒图像，进行图像处理获得集料颗粒的外轮廓；2)扫描集料颗粒获得集料颗粒的高度轮廓；3)将4.75mm‑31.5mm集料粒径区间的集料颗粒等分成若干份，根据外轮廓中的粒径、面积结合高度轮廓中的集料高度统计出不同粒径区间的级配体积占比；4)对轮廓数据进行运算，得出颗粒的棱角性、针片状、扁平度和凸度；5)将级配体积占比和步骤4)的粒形参数作为输入值，运用深度学习算法预测集料的空隙率。本发明是将图像处理技术、扫描仪技术与人工智能相结合，在堆叠空隙率预测方面有效的运用。可以快速的测量多颗粒的粒度分布参数及粒形表征参数平均值，并且可以精确的预测多颗粒之间的空隙率。
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