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公开(公告)号：CN119152295B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411646391.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置。一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，在机制砂经过筛网过滤后的单级下料溜道上方搭建图像采集平台，采集下落过程中的堆叠机制砂图像；将筛网破损前后采集的图像制作成二分类数据集，输入轻量型卷积神经网络中训练获取分类模型，并将分类模型部署在边缘计算机上构建在线监测系统；系统实时分析采集到的图像，判别为筛网破损后的图像达到一定数量时系统发出筛网破损警报。本发明可以实现振动筛筛网状态跟踪监测，直观掌握筛网的破损程度，及时更换破损筛网以保障机制砂的生产质量。
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公开(公告)号：CN119590885A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510006891.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及骨料输送仓储设备技术领域，具体的涉及一种砂石骨料料仓自动布料系统及布料方法。砂石骨料料仓自动布料系统，料仓包括多个卸料口，所述料仓内划分成具有不同优先级的卸料区域，数据采集模块安装在料仓上，用于实时采集料仓内骨料的三维点云数据，根据获取料仓内骨料的三维点云数据建立骨料的三维形貌，用于选定一卸料区域为布料目标位置，控制布料小车在布料目标位置进行布料。本发明的效果如下：一是采用选定布料优先级的方式确定布料目标位置；二是为了实现能够准确地计算料仓内不同优先级的卸料区域的料位值；三是实时更新布料目标位置，控制布料小车位置移动到布料目标位置，实现实时地、精准地、自动地控。
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公开(公告)号：CN119152287A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411610850.3
申请日：2024-11-12
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及沥青混合料回收技术领域，尤其涉及一种基于智能骨料分类的设备参数调整方法及其设备。一种基于智能骨料分类的设备参数调整方法，通过在骨料再生设备上安装图像采样组件，对粒料类型和流量进行实时监测，结合深度学习算法进行数据分析和分类，智能识别骨料粒料类型，根据实时监测结果动态调整破碎功率和进料流量。该方法能够实时识别粒料类型，准确判断再生后的粒料中假颗粒和花白料的含量，并自动调节设备参数，提高再生骨料的质量和生产效率，解决了传统沥青再生过程中因流量和含水率变化导致的级配损失和级配误差等问题。
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公开(公告)号：CN118883215A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411379702.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N1/28 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06T7/194 , G01N1/38 , G01N33/38 , G01N21/84 , G01N22/04 , G01N15/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的混凝土配方实时控制方法及其装置，其中方法包括材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法。本发明通过上述结构，通过材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法的配合下，能够实时有效的预测混凝土搅拌过程工作性能以及检测骨料级配、颗粒形状参数，减少生产过程中必要的性能检测时间，提高生产效率，当本批次混凝土的性能不满足要求时，通过当前的骨料级配、颗粒形状参数计算出所要补充的骨料用量，并实时进行调整，以保证混凝土出料时性能能够满足要求，减少资源浪费，提高调整配方效率。
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公开(公告)号：CN117195083B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311479905.7
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: G06F18/241 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01N33/38 , G01N27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电流曲线的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取混凝土搅拌过程中的电流曲线，基于电流曲线获取输入特征；构建基于神经网络的坍落度预测模型，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，训练数据包括训练过程中的输入特征及其对应的坍落度标签，其中，根据不同抗压强度的混凝土在历史搅拌过程中的电流曲线获取训练过程中的输入特征，根据电流曲线处理得到电流曲线特征，根据电流曲线特征的分布确定每个输入特征对应的坍落度标签；将输入特征输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，解决了需要大量试验及人工标注，难以实时、准确的检测坍落度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117422709A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311709417.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和深度图像的坍落度预测方法及装置，涉及坍落度预测领域，该方法包括：获取混凝土搅拌阶段采集到的混凝土表面的原始RGB图像序列和原始深度图像序列，对原始RGB图像序列和原始深度图像序列进行预处理，得到RGB图像序列和深度图像序列；构建基于双模态特征融合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RGB图像序列中的RGB图像及其对应的深度图像序列中的深度图像输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，以解决在混凝土搅拌过程中实时检测坍落度的问题。
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公开(公告)号：CN117195083A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311479905.7
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: G06F18/241 , G06N3/048 , G06F18/214 , G01N33/38 , G01N27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于电流曲线的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取混凝土搅拌过程中的电流曲线，基于电流曲线获取输入特征；构建基于神经网络的坍落度预测模型，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，训练数据包括训练过程中的输入特征及其对应的坍落度标签，其中，根据不同抗压强度的混凝土在历史搅拌过程中的电流曲线获取训练过程中的输入特征，根据电流曲线处理得到电流曲线特征，根据电流曲线特征的分布确定每个输入特征对应的坍落度标签；将输入特征输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，解决了需要大量试验及人工标注，难以实时、准确的检测坍落度的问题。
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公开(公告)号：CN114768967B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210674966.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及再生骨料回收利用技术领域，特别涉及一种基于返料破碎的固碳强化再生骨料制备装置及方法，该装置包括螺旋输送机、抛料转子、筛分转筒、返料转筒、二氧化碳输入管；所述螺旋输送机包括原料进口、细骨料进口、出料口；所述筛分转筒包括内筒体、外筒体，抛料转子将骨料加速甩出至内筒体，使骨料相互撞击破碎；返料转筒套设于螺旋输送机外且细骨料进口处于返料转筒内，返料转筒的返料叶片带动细骨料由细骨料进口送入螺旋输送机内；所述二氧化碳输入管入端连通入筛分转筒内。骨料相互撞击破碎整形，并且在该过程中与二氧化碳充分反应，使二氧化碳被吸收固化，且对再生骨料碳化加强，制备出高质量再生骨料。
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公开(公告)号：CN114758184B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210665002.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F16/50
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的渣土分类处理引导方法、装置及可读介质，涉及计算机视觉及深度学习领域，获取土场入口处采集到渣土车车厢内渣土的渣土图像，并输入经训练的图像分类模型，得到初步分类结果，根据初步分类结果生成分别对应的第一引导指令；响应于确定初步分类结果为一类土或四类土，将渣土图像输入经训练的语义分割模型，得到分割后的渣土图像并进行处理，得到处理结果，根据处理结果确定一类土或四类土的面积占比；确定渣土图像所对应的渣土的回收价值，生成渣土为一类土或四类土时为具有回收价值或不具有回收价值的第二引导指令，结合第一引导指令和第二引导指令生成最终引导指令，解决了土场渣土堆置混乱、分类难度大等问题。
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公开(公告)号：CN114757948B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210664982.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料砂浆含量检测方法及装置，属于深度学习的视觉检测领域，采用混合有纯骨料和纯砂浆的第一数据集训练图像分割模型，得到基础模型；使其第二数据集进行分割，获得第三数据集；将第一数据集、第三数据集和第四数据集合并打乱，得到第五数据集，将其用于训练基于deeplab的语义分割模型，得到最终模型；获取待检测再生骨料的不同表面的图像并通过最终模型分割，得到第二分割结果后计算出砂浆含量和连通域面积占比；获取标准骨料的吸水率与砂浆含量和连通域面积占比之间的关系，根据该关系以及砂浆含量和连通域面积占比计算出待检测再生骨料的吸水率，解决无法实时检测再生骨料的性能，检测效率低等问题。
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