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公开(公告)号：CN114912480B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210359430.7
申请日：2022-04-07
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/088 , G01H17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差变分自编码器的故障诊断方法和诊断系统，所述诊断方法包括如下步骤：S10：获取机械设备在不同故障下的振动加速度信号X；S20：将所采集到的振动加速度信号X通过小波包分解并重构，获得小波包重构信号作为特征样本集，将所述特征样本集按一定比例随机划分为训练集和测试集；S30：通过将残差自编码模块和变分自编码器模块进行前后堆叠连接，构建形成深度残差变分自编码器网络模型；S40：将训练集输入到所述深度残差变分自编码器网络模型中进行依次训练，获得具有故障判别能力的深度网络模型；S50：将测试集输入至已训练好的深度网络模型中，自动识别机械故障的类型。
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公开(公告)号：CN119540055A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411372260.1
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种轻量化图像超分辨率重建方法及系统，构建了一种基于部分卷积的信息蒸馏机制模块和多尺度注意力机制模块的轻量化超分辨率神经网络；所述轻量化超分辨率神经网络包括浅层提取模块、深层特征提取模块和重建模块，所述深层特征提取模块包括五个多尺度部分卷积残蒸馏模块、连接融合层、第二卷积层、像素注意力模块、第二部分卷积层所述重建模块包括第一亚像素卷积模块、第二亚像素卷积模块和第三卷积层。本发明不仅可以有效避免通道冗余，简化特征提取过程，而且能够获得更准确的空间信息分布，并采用部分卷积来减少模块参数，实现了网络在参数和性能之间的较好平衡。
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公开(公告)号：CN116484172B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310063113.5
申请日：2023-01-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于强鲁棒性多尺度网络的机械故障诊断方法和系统，故障诊断方法包括如下步骤：获取机械设备不同健康状态下的原始振动信号；对原始振动信号进行归一化处理，并将归一化后的数据以相同的采样点数划分出训练集和测试集；构建一个由依次串接的卷积池化模块、多尺度模块和特征识别模块组成的强鲁棒性多尺度网络模型；将训练集输入到强鲁棒性多尺度网络模型中训练，并采用QHAdam优化器优化强鲁棒性多尺度网络模型；将测试集输入到训练好的强鲁棒性多尺度网络模型中进行故障诊断。该方法能够有效的提高故障诊断的精度，充分利用振动信号多尺度的性质，尤其在样本量不平衡和强噪声干扰情况下也能高效地提取故障
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公开(公告)号：CN114972332B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210833979.5
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于图像超分辨率重建网络的竹集成材裂纹检测方法，包括：连续采集竹集成材受三点加载作用力产生扩展尖端裂纹的原始高清图像，去黑边裁剪得到与原始高清图像相对应的原始高分辨率图像；对原始高分辨率图像进行处理，得到低分辨率图像；将改进残差网络模型作为生成器，将生成器和判别器组合得到生成对抗网络模型；训练生成对抗网络模型；本发明克服了超分辨率图像重建中的细节信息丢失和边缘模糊；提高了竹集成材超分辨率图像重建的真实性；提高了网络性能；重建后的图像精度高，真实性高；利用从生成器生成出的超分辨率图像中提取出的信息对生成器模型进行二次检验，该检验方法从客观角度评价了生成器的性能。
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公开(公告)号：CN115760630A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211495205.2
申请日：2022-11-26
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种低照度图像增强方法，包括以下步骤：(a1)、将原始图像进行分解，得到反射分量、照度分量和特征分量；(a2)、对步骤(a1)中分解得到的照度分量进行亮度增强；(a3)、将步骤(a2)中增强后的照度分量和步骤(a1)中分解得到的反射分量以及特征分量进行加权融合，得到增强后的图像。本发明利用图像分解的原理，将图像分解为反射分量，照度分量和特征分量，并在其中加入降噪处理，一定程度上降低了噪声对图像效果的影响。同时单独提取图像特征分量，避免了因为降噪引起的细节丢失的缺陷，一定程度上解决了传统方法图像亮度提升不明显，图像噪声较大，细节丢失等缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114742111B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210571899.7
申请日：2022-05-24
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于参数自适应特征模态分解故障诊断方法和系统，故障诊断方法包括如下步骤：采集机械设备的故障振动信号；基于最大信号循环峭噪比的群智能优化方法自动地确定特征模态分解的模态个数和滤波器长度，并采用参数优化的特征模态分解将采集的振动信号划分为一系列模态分量；计算各模态分量的平方包络谱特征能量比，并选取具有最大平方包络谱特征能量比的模态分量作为主模态分量；通过从主模态分量的平方包络谱中提取故障特征频率，实现机械故障识别。该诊断方法继承了特征模态分解强鲁棒性和高运算效率的优点，能够从强噪声背景下提取出有用的周期性故障特征信息，实现设备故障的高效检测。
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公开(公告)号：CN114817609A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210396144.8
申请日：2022-04-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/51 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于提升树的实木地板颜色的自动排序方法，包括：采集多张实木地板表面图像并预处理；对实木地板图像进行颜色空间变换；建立实木地板图像的颜色深浅序列；设定每张实木地板图像颜色深度值；提取实木地板图像的颜色特征向量；建立实木地板颜色回归树数学模型并对其参数进行调优；通过最优回归树数学模型计算得到待测实木地板图像的颜色深度值；根据实木地板图像的颜色深度值的大小将实木地板图像的颜色进行在线排序。本发明以初步建立实木地板颜色深浅序列为先验知识，提取实木地板颜色特征向量，然后使用梯度提升决策树对实木地板颜色特征向量进行回归，实现实木地板颜色的无级分类，同时，还能实现实木地板颜色深浅自动排序。
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公开(公告)号：CN218973498U
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202221171971.9
申请日：2022-05-16
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种高强度的防水型传感器，包括传感器安装盒和显示装置，所述传感器安装盒内部设置有散热盖，所述散热盖内部成型有通风槽，所述散热盖内部位于所述通风槽上方两侧均一体成型有交叉排布的散热筋，所述散热筋将所述通风槽内部分割成一条S型通道。通过设置独立的显示装置、无线通讯模块以及通讯天线，可以通过无线网络传输检测数据，解决了现有将显示装置与传感器安装盒通过导线连接，连接部位密封效果差，而导致密封效果降低的问题，通过设置带有通风槽和散热筋的散热盖将传感器安装盒密封起来，不仅可以提高此防水型传感器的强度，同时也可以确保此防水型传感器具有较强的散热功能，进而确保其使用的稳定性。
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公开(公告)号：CN217878935U
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202221609162.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/88 , G01M13/021 , G01M11/00 , B07C5/342
Abstract: 本实用新型涉及一种齿轮品质检测装置，包括传送带、用于检测齿轮的侧面及第一端面的第一检测装置、在传送带运行方向上设置于第一检测箱的下游并用于检测齿轮的第二端面的第二检测装置、支持卷积网络的用于判断齿轮的图像信息的控制单元，第二端面与第一端面位置相对，上述齿轮品质检测装置，通过设置第一检测装置以及第二检测装置，实现对齿轮外观的全方位检测；两个检测工位的设置，节约检测时间，检测效率高；第一检测装置、第二检测装置布局紧凑，检测作业线占用空间小。
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公开(公告)号：CN212418736U
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202020499512.8
申请日：2020-04-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本技术公开了一种旋转式木材等级分选装置，包括传送带机构、电动升降台和分选机构，传送带机构的后方设有电动升降台，传送带机构和电动升降台之间设有间隙，且间隙处上方和下方均设有相机一，分选机构位于电动升降台一侧；分选装置包括分选台、立柱、顶部结构和吸盘搬运结构，分选台的中部通过立柱与顶部结构连接，分选台的圆周方向上开设有多个收集槽，每个收集槽处均对应有一个收集筐，顶部结构的圆周方向上设有一圈圆形轨道，吸盘搬运结构与圆形轨道滑动连接。本技术可以机器自主识别并划分板材的等级，然后自主实现板材的分选。可以完全地由机械实现分选功能，将工人从重复繁琐的劳动中解放出来，还可以大大提高生产的效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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