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公开(公告)号：CN119086603B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411569718.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N22/04 , G01B11/00 , G01B11/06 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/60 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，具体涉及基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置，结合RGB‑D成像技术与微波传感技术获取细骨料的料厚曲线数据和微波频谱曲线；将料厚曲线数据和微波频谱曲线输入经训练的多模态含水率预测模型，经训练的多模态含水率预测模型包括料厚特征提取网络、微波频谱特征提取网络和特征融合网络，料厚曲线数据经过料厚特征提取网络，提取得到料厚特征，微波频谱曲线经过微波频谱特征提取网络，提取得到微波频谱特征，料厚特征和微波频谱特征输入特征融合网络，预测得到含水率的预测值。本发明解决了现有技术中细骨料含水率检测不准确、延迟性较高的问题，有效滤除料厚波动，提高含水率测量的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN119147529B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411624934.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N21/84 , G01N15/0227 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及沥青混合技术领域，尤其涉及一种沥青混合料骨料级配在线监测方法。一种沥青混合料骨料级配在线监测方法，包括S1、骨料预处理；S2、实时分析；S3、生产数据获取；S4、样本获取；S5、输入前馈神经网络模型；S6、预测混合结果。本发明首先运用labelme软件及Mask RCNN实例分割网络对骨料进行等级划分，从而可以在线识别出生产线上的骨料级配，同时对骨料级配、配合比及其生产出的沥青混合料进行跟踪，建立前馈神经网络模型，得到生产数据与沥青混合料坍落度之间的映射模型，将该模型输入至电脑端，即可对生产线上正在生产的沥青混合料坍落度性能进行预测，从而科学指导生产人员对生产配方及数据进行调整。
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公开(公告)号：CN119086603A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411569718.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N22/04 , G01B11/00 , G01B11/06 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/60 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，具体涉及基于深度图像和微波频谱的细骨料含水率检测方法及装置，结合RGB‑D成像技术与微波传感技术获取细骨料的料厚曲线数据和微波频谱曲线；将料厚曲线数据和微波频谱曲线输入经训练的多模态含水率预测模型，经训练的多模态含水率预测模型包括料厚特征提取网络、微波频谱特征提取网络和特征融合网络，料厚曲线数据经过料厚特征提取网络，提取得到料厚特征，微波频谱曲线经过微波频谱特征提取网络，提取得到微波频谱特征，料厚特征和微波频谱特征输入特征融合网络，预测得到含水率的预测值。本发明解决了现有技术中细骨料含水率检测不准确、延迟性较高的问题，有效滤除料厚波动，提高含水率测量的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118876236A
公开(公告)日：2024-11-01
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：CN116678885B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310971384.0
申请日：2023-08-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水洗粗骨料含泥检测控制方法及装置，涉及图像处理领域，通过采集水洗粗骨料图像，采用渐进迭代方式对水洗粗骨料图像标注区域及其类别，得到水洗粗骨料数据集，并训练得到水洗粗骨料分割模型；获取待测水洗粗骨料图像，将待测水洗粗骨料图像输入水洗粗骨料分割模型，得到待测水洗粗骨料图像中每个骨料的类别和掩膜；根据待测水洗粗骨料图像中每个类别的骨料的掩膜计算每个类别骨料的占比，根据每个类别骨料的占比计算所述待测水洗粗骨料图像所对应批次的待测水洗粗骨料的含泥量；根据含泥量及其与水洗设备的参数的相关关系对水洗设备的参数含泥(56)对比文件WO 2022089267 A1,2022.05.05WO 2022142137 A1,2022.07.07CN 104853168 A,2015.08.19和超;张印辉;何自芬.多尺度特征融合工件目标语义分割.中国图象图形学报.2020,第25卷(第03期),第476-485页.申红旗.粗骨料品质对混凝土性能的影响.河南水利与南水北调.2018,第47卷(第03期),第74-75页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117218118A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311471521.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于图像序列的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取图像序列，并处理得到若干个第一扩充序列；构建基于改进的CNN‑LSTM的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型，将每一个第一扩充序列输入经训练的坍落度预测模型，通过CNN单元提取第一扩充序列中的每一帧图像的空间特征，再输入对应的第一展平层，得到每一帧图像对应的第一展平特征并输入LSTM单元，提取到时序特征并输入第二展平层，得到第二展平特征并输入线性回归层，得到若干个输出结果；经过后处理，得到坍落度的预测值，根据坍落度的预测值对混凝土的生产工艺进行调整，解决坍落度监测人工依赖度高、无法在线监测、准确率低等问题。
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公开(公告)号：CN117011639A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310786726.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供基于SAM分割模型的固废数据集生成方法及装置，方法包括：步骤S1、采集彩色的固废图像；步骤S2、通过SAM分割模型得到各固废图像中每个物体实例的轮廓信息；步骤S3、对各固废图像中的物体实例进行自动类别标注得到数据集标注文件；步骤S4、根据数据集标注文件中的物体轮廓信息，复制每个离散物体实例并构成固废池；步骤S5、复制每种堆叠组合所对应的物体实例，并随机堆叠位置和堆叠程度，将堆叠后的堆叠实例加入固废池内；步骤S6、选择粘贴的背景图像并生成分布点，随机在固废池中选择堆叠实例或者离散实例，粘贴到分布点的位置。本发明能够低成本、高效地生成堆叠工况下的带标注数据集。
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公开(公告)号：CN116689133A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310973951.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料质量控制方法、装置及可读介质，涉及建筑固废资源化领域，通过获取处于破碎机出口的再生骨料的第一图像，对第一图像进行分割，得到第二图像，第二图像包括第一图像中每颗再生骨料的轮廓和掩膜及其对应的材质；根据第二图像计算得到每批再生骨料的砂浆面积占比和完全剥离骨料占比；根据每批再生骨料的砂浆面积占比和完全剥离骨料占比计算质量表征参数；根据不同再生骨料的质量表征参数与破碎机的参数之间的相关关系和质量表征参数对破碎机的参数进行调整，重复以上步骤，直至质量表征参数符合要求，解决目前的再生骨料生产系统无法做到实时监测和反馈控制再生骨料质量，不能满足使用要求的问题。
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公开(公告)号：CN116678885A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310971384.0
申请日：2023-08-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水洗粗骨料含泥检测控制方法及装置，涉及图像处理领域，通过采集水洗粗骨料图像，采用渐进迭代方式对水洗粗骨料图像标注区域及其类别，得到水洗粗骨料数据集，并训练得到水洗粗骨料分割模型；获取待测水洗粗骨料图像，将待测水洗粗骨料图像输入水洗粗骨料分割模型，得到待测水洗粗骨料图像中每个骨料的类别和掩膜；根据待测水洗粗骨料图像中每个类别的骨料的掩膜计算每个类别骨料的占比，根据每个类别骨料的占比计算所述待测水洗粗骨料图像所对应批次的待测水洗粗骨料的含泥量；根据含泥量及其与水洗设备的参数的相关关系对水洗设备的参数含泥量进行调整，解决水洗粗骨料含泥量检测工作量大，无法实时检测等问题。
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公开(公告)号：CN109704606B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201811571720.8
申请日：2018-12-21
Applicant: 华侨大学
IPC: C04B18/167 , B02C21/00 , B02C23/02 , B02C23/16
Abstract: 本发明提供了一种基于粒子冲击破碎的废弃混凝土制备再生骨料的系统，混凝土块由传送带进入破碎机破碎后再经第一振动筛筛选为混凝土颗粒进入加热炉中加热，再通过第一入料口进入喷磨室中，并被履带传送至粒子加速器出口的下方；喷磨室还具有第二入料口，喷磨颗粒由第二入料口进入喷磨室中，并被提升装置提升以进入粒子加速器；从粒子加速器中喷出的喷磨颗粒与混凝土颗粒碰撞，剥离混凝土颗粒表面的砂浆制备高质量的再生骨料。
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