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公开(公告)号：CN116740194A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310737514.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于改进张正友标定法的图像尺寸标定方法与木材缺陷面积计算方法，在张正友标定法使用L‑M方法求解最大似然估计最小值时易陷入局部极值的问题上，利用遗传算法能够全局寻找最优值的优势来优化L‑M算法易陷入局部极小值的缺点，在遗传算法中根据参数类型选择了二进制编码作为编码类型，在考虑计算效率的基础上选择了使用函数f(x)＝est作为适应度函数，并且选择了高效的轮盘赌法作为选择操作的方法，然后使用简单且有效的一点交叉作为交叉操作的方法，之后通过遗传算法在全局最优解附近只得到一个近似解，然后使用L‑M局部搜索算法对其进行优化，有效地结合了全局遗传算法和局部优化L‑M方法的优点。
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公开(公告)号：CN115393715A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211028769.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的穴盘种子漏播检测方法，属于智慧农业的技术领域，利用改进的训练网络实现穴盘的识别分类任务；并且提供了一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，包括一种改进的注意力机制ResNet网络，通过添加注意机制模块，对经典的残差网络进行优化，构建了新的残差模块，并且通过引入CBAM注意力机制模块，来指导模型更专注于提取更多的信息特征，提高识别分类的准确率，从而提高穴盘育苗的机械化程度，为种苗移栽提供了技术支撑，促使经济作物种植逐渐工厂化，提高了经济作物的种植效率和经济效益。
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公开(公告)号：CN118625354A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410672785.0
申请日：2024-05-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于前端解算的低成本GNSS位移监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取基准站和监测站的原始观测数据及卫星星历数据；监测站对原始观测数据及卫星星历数据进行静态基线解算，得到测点不同历元的位移数据，并对位移数据进行处理后发送至服务器；服务器根据接收到的处理后的位移数据，对监测站所在地点进行实时监测。本发明将数据采集、数据处理和解算过程集成在前端，显著减少了监测系统对服务器的依赖。通过在数据产生的地点进行实时处理，降低了通信成本和使用高性能服务器解算的成本，减少了因网络延迟或中断造成的数据丢失，显著提高了监测系统的实时性和稳定性，为后续的数据分析提供了高质量的数据基础。
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公开(公告)号：CN119205758B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411707363.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
Abstract: 本发明提出了一种木材表面缺陷检测方法、系统、介质及设备，属于木材表面缺陷检测技术领域。方法包括：获取桉木单板图像，并进行预处理；将预处理后图像输入至木材缺陷识别网络中，利用反深度可分离茎模块提取图像的特征图并进行特征聚合，得到第一特征图；经过矩形自校准模块提取全局特征，形成第二特征图，再使用自适应频率注意力网络模块提取第二特征图的关键频率成分并输出第三特征图；将第三特征图输入到频率增强通道注意力模块中，得到第四特征图；将第四特征图与第一特征图融合，得到第五特征图并通过分割头预测，输出最终识别的树皮缺陷区域。解决了木材缺陷检测过程中，树皮缺陷所导致的网络提取特征效果差，语义分割精度低的问题。
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公开(公告)号：CN119107304A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411168554.2
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/045 , B07C5/34
Abstract: 本发明属于木材缺陷检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于贝叶斯网络的木材表面缺陷检测与分选方法、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法首先对木材缺陷图像进行了图像预处理，使用先进的图像处理技术提取了包括干疤、裂缝、活结、死结等在内的多种特征。这些特征被用来构建贝叶斯网络，该网络能够捕捉到特征之间的依赖关系。基于学到的贝叶斯网络结构和参数，构建木材缺陷分类器。该分类器能够根据输入特征的观测值计算木材样本属于各个类别的后验概率，并进行分类决策。通过这种方式，贝叶斯网络不仅能利用各个特征本身的信息，还能利用特征之间的相互关系，有助于更精确地检测和分类不同等级的木材表面缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115655573B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202211520031.0
申请日：2022-11-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司 , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于智能制造的技术领域，更具体地，涉及一种基于惯性传感器的智能扭矩扳手角度精确测量方法。所述方法包括S1：获取惯性传感器所测量的角度；S2：计算控制板与扳手平面的安装误差角，并利坐标系关系进行转化求得工件实际旋转的角度值；S3：通过记录多次的拧紧角度值进行角度累加算法，并计算得到总转动角度。本发明解决了现有技术中惯性传感器的测量精确较低，无法全面地掌握作业情况导致工件牢固性较低，带来了极大的安全隐患等问题的问题。
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公开(公告)号：CN118920925A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410960631.1
申请日：2024-07-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
IPC: H02P5/46 , H04L12/40 , H04L1/00 , H04L67/01 , H04L43/0823 , H04L43/0829 , G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于EtherCAT和CAN的六轴驱动系统及驱动方法，属于智能控制技术领域，所述基于EtherCAT和CAN的六轴驱动系统包括至少两个模块化驱动器，每个模块化驱动器均包括一个主模块，主模块连接有一个电源模块和三个电机驱动模块，每个模块化驱动器中各模块均安装有CPU芯片，其中：不同模块化驱动器的主模块之间采用EtherCAT协议进行通信，每个模块化驱动器中各模块之间采用CAN总线进行通信；每个模块化驱动器中，各电机驱动模块设计为三层板件硬件构架，上层板安装有所述CPU芯片，上层板用于负责与其他模块进行通信，中层板和下层板均安装有电机驱动芯片，中层板和下层板用于负责电机驱动。本发明能够实现多轴电机伺服驱动器不同功率段和轴数的灵活组合。
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公开(公告)号：CN118747854A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410770040.8
申请日：2024-06-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer‑CNN高效聚合的遥感图像变化检测方法及装置，属于遥感图像检测技术领域，所述方法包括：获取待检测的双时相遥感图像；将双时相遥感图像输入预先训练好的多尺度Transformer编码器和多尺度CNN编码器中进行特征提取操作；利用差异增强模块计算来自Transformer编码器和CNN编码器的变化前和变化后特征的多级增强特征差；利用金字塔结构的多尺度互补解码器将全局和局部的多级增强特征差进行高效融合，得到变化特征图；通过线性分类器对变化特征图进行逐像素分类，得到变化检测结果图。本发明利用局部和全局特征可以提高变化检测的边界完备性，并以金字塔的方式融合多层次的视觉特征，增强了多尺度不变性。
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公开(公告)号：CN114815845B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210507227.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明涉及农机自动驾驶技术领域，公开了一种基于HybridA*算法的自动驾驶农机平滑路径规划方法，通过Step4中加入的偏航角信息，可以确保农机转向角度满足最小转弯半径的约束，达到了规划出带有非完整性约束的平滑路径的效果。能够规划出带有非完整性约束的平滑路径，通过Step2中加入启发函数h(n)，可以保证始终朝着终点方向进行路径规划，减少非必须的行驶里程，通过Step2中的多目标代价函数g(n)，可以保证农机尽量直线行驶，有效降低减速再加速的转向及掉头过程，达到有效提高自动驾驶农机作业效率的效果。
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公开(公告)号：CN118314114A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410514388.0
申请日：2024-04-26
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出钢材表面缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域。包括获取钢材表面图像；将钢材表面图像输入至CSTRNet模型串联的CTR模块中，在每个CTR模块中，利用并行的稀疏自注意力模块和卷积模块分别提取钢材表面图像的全局特征和局部特征；将各中间层CTR模块提取的特征依次输入至串联的双层GDC模块中，并利用双层GDC模块将CTR模块提取的浅层特征和深层特征进行双向融合，得到钢材表面缺陷的预测框位置、缺陷置信度和缺陷分类类别。本发明在模型中加入稀疏自注意力SA模型结构、卷积和Transformer相互协同的CTR模型结构以及GDC瓶颈卷积结构，提升了缺陷检测速度和检测精度。
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