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公开(公告)号：CN119086886B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411576271.1
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: G01N33/38 , G06N3/08 , G06N3/0464 , B28C7/02
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于搅拌中电流与声音信号预测混凝土坍落度的方法。该方法包括：S1、采集电流信号与声音信号；S2、数据清洗；S3、建立多模态神经网络；S4、预测混凝土坍落度。本发明通过将混凝土搅拌过程中采集到的电流信号和搅拌缸内的声音信号进行融合，经过神经网络进行特征提取后对混凝土的坍落度进行在线监测，使用本发明的坍落度监测方法能够在原材料来源复杂且不断波动的工况下，对搅拌生产中的混凝土坍落度进行实时在线的监测，控制生产中混凝土质量的稳定性，提高生产和施工效率，避免了由于坍落度不合格而造成的混凝土材料浪费。
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公开(公告)号：CN119086886A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411576271.1
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: G01N33/38 , G06N3/08 , G06N3/0464 , B28C7/02
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于搅拌中电流与声音信号预测混凝土坍落度的方法。该方法包括：S1、采集电流信号与声音信号；S2、数据清洗；S3、建立多模态神经网络；S4、预测混凝土坍落度。本发明通过将混凝土搅拌过程中采集到的电流信号和搅拌缸内的声音信号进行融合，经过神经网络进行特征提取后对混凝土的坍落度进行在线监测，使用本发明的坍落度监测方法能够在原材料来源复杂且不断波动的工况下，对搅拌生产中的混凝土坍落度进行实时在线的监测，控制生产中混凝土质量的稳定性，提高生产和施工效率，避免了由于坍落度不合格而造成的混凝土材料浪费。
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公开(公告)号：CN119006444A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411458352.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/40 , G06T5/73 , G06V10/14 , G06V20/40 , G01N33/38 , G01P5/26 , G01R19/00 , B28C7/16
Abstract: 本发明提供一种基于图像及流速估计的混凝土坍落度预测方法及装置，本发明通过混凝土坍落度预测方法进行预测混凝土坍落度，能够提前根据运输距离、天气等因素提前预防坍落度损失，并同时在搅拌机内部以及卸料口两处实时有效的预测混凝土搅拌过程的工作性能，抗干扰能力强，通过数据分析和反馈，确保混凝土的一致性、流动性和可塑性，提高产品质量，降低生产浪费；同时，在施工现场结合了流速和坍落度的监测，可以为施工人员提供有关混凝土流动性的重要数据，以便于及时对混凝土的流动性进行调整，提高施工方施工的工作效率，同时坍落度指标也直接关系到混凝土在施工中的工作性能，使施工单位确保满足设计性能要求。
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公开(公告)号：CN118885775A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411395441.6
申请日：2024-10-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/211 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于电流信号的混凝土抗压强度预测方法，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关联、模型训练与算法优化和混凝土抗压强度的预测。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，得到电流曲线和相应的抗压强度标签，并能够根据电流曲线和相应的抗压强度标签进行训练神经网络模型，得到电流曲线与对应抗压强度标签映射关系的混凝土抗压强度检测模型，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，从而能够避免人工抗压强度试验，无需等待试验结果，能够及时根据预测结果调整配方，使得降低检测成本，防止浪费、缩短检测耗时，避免滞后性。
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公开(公告)号：CN117218118B
公开(公告)日：2024-03-12
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113807424A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111063333.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种基于离线数据增强的固废数据集生成方法，具体包括：手动标注第一固废数据集A1；对第一固废数据集A1进行离线数据增强生成第二固废数据集A2，合并第一固废数据集A1和第二固废数据集A2，形成合并固废数据集；使用深度学习模型对合并固废数据集进行训练；使用训练好的深度学习模型对未标注的固废数据集D进行预测；通过查询函数找出深度学习模型预测不准确的图像集，并进行手动标注得到第三固废数据集B1；对第三固废数据集B1进行离线数据增强生成第四固废数据集B2。本发明提出的方法可以生成大量固废数据集，快速有效地构扩充固废数据集，从而有助于深度学习模型的训练，进一步提升固废识别的准确率。
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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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