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公开(公告)号：CN109875686A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910200992.5
申请日：2019-03-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明一种患者体表投影图像序列生成方法属于医学、三维立体成像、数字图像处理等技术领域；该方法首先根据医生视角和内腔三维模型，利用典型摄像机成像模型，计算医生期望看到的内腔图像，然后根据内腔图像、患者体表三维形貌、医生视角、投影机方位，计算体表投影图像序列；本发明一种患者体表投影图像序列生成方法，根据统一的医生头部坐标系、内腔坐标系、患者体表坐标系、投影机坐标，实时计算医生期望看到的内腔图像，然后将内腔图像结合患者体表投影图像序列，利用点对应而非曲面拟合，患者体表上的医生视场和投影机视场重合覆盖区域均可准确计算投影图像，而与患者体表的复杂程度无关，因此在投影的同时能够实现畸变矫正。
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公开(公告)号：CN107357255B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710630440.9
申请日：2017-07-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明基于学习策略的激光切割机保护钢板维修路径规划方法属于机械维修和软件算法技术领域；该方法首先建立伤点坐标，然后计算任意两个伤点之间的距离，构建距离矩阵，再初始化学生学习参数，接着以伤点作为知识点，进行知识点学习，此后计算所有伤点距离保护钢板四条边界的距离，距离最短的路径作为切入路径，并使激光束从切入路径进入，在到达切入路径与切割路径的交点后，按照切割路径进行切割，最后将按照切割路径切割下来的保护钢板用一张与切割路径形状相同的全新保护钢板替换；本发明能够实现将防护钢板中只包含伤点的部分切割并替换，节省了防护钢板材料，降低了激光切割机器的维护成本。
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公开(公告)号：CN106840038B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201710061098.5
申请日：2017-01-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 一种双频相移与格雷码组合方法属于结构光三维测量技术领域；该方法包括以下步骤：首先、根据格雷码与相移组合方法获得绝对模拟码，根据相移法获得低频包裹模拟码，然后、计算低频包裹模拟码级数，第三、将低频包裹模拟码展开为低频绝对模拟码，第四、计算校正后的包裹模拟码级数，第五、将包裹模拟码展开为校正后的绝对模拟码，最后、使用校正后的绝对模拟码恢复被测物体的三维形貌；本发明有益效果在于：同格雷码与相移组合方法相比，采用本发明方法的测量结果中不会产生由周期跳变误差导致的粗大误差，可以提供更加可靠的绝对模拟码，从而提高了测量准确度。
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公开(公告)号：CN107330226A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710631389.3
申请日：2017-07-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明一种激光切割机保护钢板裁切路径优化方法属于机械维修和软件算法技术领域；该方法首先建立伤点坐标，然后计算任意两个伤点之间的距离，构建距离矩阵，再初始化学生学习参数，接着以伤点作为知识点，进行知识点学习，此后计算所有伤点距离保护钢板四条边界的距离，距离最短的路径作为切入路径，并使激光束从切入路径进入，在到达切入路径与切割路径的交点后，按照切割路径进行切割，最后将按照切割路径切割下来的保护钢板用一张与切割路径形状相同的全新保护钢板替换；本发明能够实现将防护钢板中只包含伤点的部分切割并替换，节省了防护钢板材料，降低了激光切割机器的维护成本。
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公开(公告)号：CN107316142A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710481416.3
申请日：2017-06-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06Q50/02
Abstract: 本发明一种基于农作物产量的大种植区域试验田划分方法属于农业种植技术领域；该方法首先将种植区域划分成相等的区域，并种植相同的农作物；再统计每个区域的产量，并进行重新规划，得到规划后产量；统计规划后产量的区域数量；然后设置阈值，根据阈值规定普通田和试验田；分别计算普通田、试验田和种植区域的平均产量；按照特定公式计算产量差值；最后通过比较确定最终的阈值，进而根据最终的阈值确定普通田和试验田；本发明方法提供了一种基于农作物产量来将种植区域划分为普通田和试验田的技术手段，不仅能够保证试验田的农作物茁壮成长，而且能够使试验田的产量明显区别于普通田。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107281657A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710632104.8
申请日：2017-07-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: A61N5/103 , A61N5/1048 , A61N2005/1092
Abstract: 本发明一种针对多发性肿瘤的放疗设备高能光束路径优化方法属于医疗设备和人工智能技术领域；该方法首先将实际肿瘤区域退化成实际肿瘤点，确定实际肿瘤点的坐标；然后计算任意两个实际肿瘤点之间的距离，建立距离矩阵；再初始化探索参数，计算启发函数初值；接着探索最佳环路路径；最后找到最佳环路路径中距离最大的两个实际肿瘤点，最佳环路路径去掉所述两个实际肿瘤点的连线，剩余部分即为最终路径；本发明将实际肿瘤区域退化成一个肿瘤点，将放射线扫描问题转换为如何遍历所有肿瘤点且路径最短问题，并提出了一种路径优化方法，大大降低治疗时间，减轻病人治疗痛苦，将对人工智能在医疗设备中的发展起到积极的促进作用。
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公开(公告)号：CN107274225A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710480546.5
申请日：2017-06-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0283
Abstract: 本发明基于影响因素参数求解的二手车辆价格评估方法属于二手车价格计算方法技术领域，该方法首先对于同一车型统一配置的车辆，建立原车价格、二手车销售价格、年限和里程数组；然后求解多个年限系数和里程系数；再分别求解年限系数均值和里程系数均值；最后按照原车价格-年限系数均值×年限-里程系数均值×里程，得到二手车参考价格；本发明不仅通过建立二手车辆价格计算模型，直接根据年限和里程得到二手车辆价格，为二手车辆提供价格参考，而且同经验价格相比，准确性更好，参加价值更高。
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公开(公告)号：CN106901697A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710123688.6
申请日：2017-03-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: A61B5/7235 , A61B5/7257 , G06K9/00516
Abstract: 本发明一种用于测试三维傅里叶变换胸腹表面测量手段的方法属于结构光三维测量技术领域；该方法首先针对不同时刻拍摄的条纹图案，建立条纹图案序列强度函数模型，然后在条纹图案序列强度函数模型上添加干扰信号，再分别对未添加噪声和添加噪声的模型进行一维、二维和三维操作，最后将得到的三个相位误差进行对比；本发明用于测试三维傅里叶变换胸腹表面测量手段的方法能够清晰展示本课题组提出的三维傅里叶变换胸腹表面方法与传统1D‑FFA和2D‑FFA相比结果上的不同。
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公开(公告)号：CN106885533A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710123479.1
申请日：2017-03-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: G01B11/25 , A61B5/0077 , A61B5/113 , A61B5/7203 , A61B5/7235 , A61B5/725 , A61B5/7253 , A61B5/7257 , A61N5/10
Abstract: 三维傅里叶变换胸腹表面测量方法属于结构光三维测量技术领域；该方法首先向正在呼吸运动的胸腹表面投射三个不同频率的条纹图像，并使用相机采集条纹图像，然后分别对三幅条纹图像进行三维傅里叶变换；对变换结果进行三维高斯滤波后，进行傅里叶逆变换，提取包裹相位；再进行相位展开，获得绝对相位；最后采用三角法原理，将绝对相位转化为高度信息；本发明将随时间变化的胸腹表面条纹图案序列看作一个整体，将空间图像与时间序列结合，通过增加时间维将2D‑FFA方法扩展为3D‑FFA方法，从而滤除时间维干扰信号频率成分，以提高包裹相位提取的准确性；再结合三频相位展开方法，以提高包裹相位展开的可靠性，进一步提高三维表面测量的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN103913130B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410147154.3
申请日：2014-04-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明提供了一种用于视觉三维测量组合编解码的容错方法。本发明将编解码过程转换到归一化空间进行，便于计算；通过归一化因子映射可在测量空间中任意尺度编解码。编码时，设定模拟码周期长度为2，数字码周期长度为1；设定模拟码起始点相对于数字码起始点滞后0.5。解码时，利用容错式求得组合码值，避免了最易出错的数字码值对组合码值的影响。本发明在整个编码空间内，修正了由数字码值错误带来的组合码值错误，从而避免了测量粗大误差；也即，避免了由图像信息提取误差带来的测量粗大误差。
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