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公开(公告)号：CN119295436B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411803445.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种金属化陶瓷环表面缺陷检测方法，涉及金属化陶瓷环检测技术领域，所述检测方法先设计其他缺陷检测分支和针孔缺陷检测分支；在其他缺陷检测分支中，设计缺陷定位模块和缺陷分类模块两个模块，分别处理定位问题和分类问题，其中在缺陷分类模块中，模块的输入预先经过双线性插值超分辨率处理；在针孔缺陷检测分支中，分别使用深度学习方法和连通分量分析方法分别进行针孔缺陷检测，再对检测结果进行融合；其中，缺陷定位模块对模块中使用的骨干网络和训练时的损失函数进行了改进。本发明的检测方法，实现了对具有缺陷类别多且类间差距小、缺陷面积小和缺陷样本数量少且样本不均衡等特点的金属化陶瓷环表面缺陷有效的检测。
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公开(公告)号：CN119295436A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411803445.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种金属化陶瓷环表面缺陷检测方法，涉及金属化陶瓷环检测技术领域，所述检测方法先设计其他缺陷检测分支和针孔缺陷检测分支；在其他缺陷检测分支中，设计缺陷定位模块和缺陷分类模块两个模块，分别处理定位问题和分类问题，其中在缺陷分类模块中，模块的输入预先经过双线性插值超分辨率处理；在针孔缺陷检测分支中，分别使用深度学习方法和连通分量分析方法分别进行针孔缺陷检测，再对检测结果进行融合；其中，缺陷定位模块对模块中使用的骨干网络和训练时的损失函数进行了改进。本发明的检测方法，实现了对具有缺陷类别多且类间差距小、缺陷面积小和缺陷样本数量少且样本不均衡等特点的金属化陶瓷环表面缺陷有效的检测。
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公开(公告)号：CN118839117B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411311197.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供的一种风速传感器异常数据的重构方法及装置，方法通过变分模态分解将历史风速序列进行一次分解，然后将分解后的残余分量通过改进的自适应噪声完全集合经验模态分解算法进行二次分解，随后将分解得到的一次分解历史风速子序列和二次分解历史风速子序列分别输入到LSTM神经网络当中，结合基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法进行训练，得到第一目标LSTM神经网络和第二目标LSTM神经网络，最后通过第一目标LSTM神经网络和第二目标LSTM神经网络对待测风速序列进行风速重构，得到对应的风速序列重构结果，进而实现对实际工程中的风速传感器异常数据的精准重构效果，从而提高了风电场的效率。
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公开(公告)号：CN115019033A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210614329.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种连续场景目标识别方法、电子设备及存储介质，该方法包括构建并训练目标识别模型；利用训练后的所述目标识别模型对获取的当前帧图像进行目标识别，得到初步识别结果；对当前帧图像中各目标与第一图像序列中已识别目标进行关联，确定当前帧图像中的已识别目标和未识别目标；对当前帧图像中的所有目标赋予身份标识代码；对当前帧图像中目标的置信度以及该目标在第二图像序列中的置信度进行融合，得到当前帧图像中目标的修正置信度；根据当前帧图像中目标的修正置信度确定该目标的最终识别结果。本发明方法显著提高了目标识别的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109583075A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811413999.7
申请日：2018-11-26
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于温度参数预测的永磁直驱风力机服役质量评价方法，建立以风力机轮毂转速、外界风速、环境温度、输出有功功率、叶片变桨角度为外部输入变量，主轴承温度、机舱温度、轮毂温度为自回归预测变量的温度参数时间序列预测模型；通过有放回的均匀随机抽样获取5个训练样本子集，独立训练5个温度参数时间序列预测模型；采用预测结果取均值的方式对5个模型进行集成，建立温度参数集成预测模型；依据集成预测模型的温度参数预测误差计算风力机温度体征服役质量指标并对风力机服役质量进行实时评价。本发明可为永磁直驱风力机在恶劣工作环境下的科学维护与高效运行提供关键的技术保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108805854A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810017988.0
申请日：2018-01-09
Applicant: 湖南科技大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T7/136 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下药片快速计数与完整性检测方法，用工业相机获取一些完整药片图像，并计算每个标准药片的尺寸和Hu矩，以这些药片的平均面积和平均Hu矩作为同一批次药片的标准参数；用工业相机采集待测药片的图像，通过直方图均衡化对图像进行局部光照补偿，根据标准面积大小确定均值模板和锐化模板，并先后与图像进行卷积运算，以完成复杂环境下对图像的处理。对预处理后的图像进行阈值分割，得到每个轮廓的面积和Hu矩后，去除伪药片数据，再将每个药片测得的参数与标准参数进行比较，根据判断依据识别破损药片和形状畸变药片以完成检测。本发明操作简单方便，稳定性好，适用于各种形状的同一批次药片生产流水线。
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公开(公告)号：CN105374045B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510887804.2
申请日：2015-12-07
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学的图像特定形状尺寸目标快速分割方法，对需检测的特定形状尺寸目标标准模版进行形态学迭代腐蚀运算，记下迭代步数；确定待测图像中目标不完全消失和完全消失的腐蚀迭代次数；对待测图像进行大律法阈值分割，得到待测二值图，若目标在待测二值图为黑色，则对待测二值图进行求反运算；对待测二值图进行形态学迭代腐蚀运算，当迭代次数达到上述目标不完全消失次数时，将图像保存为标记图像1，继续迭代腐蚀当迭代次数达到上述目标完全消失次数时，将图像保存为标记图像2；对标记图像1和标记图像2分别进行形态学重构运算，实现特定形状尺寸目标分割。本发明可在背景复杂的检测图像中准确的分割出特定形状尺寸目标。
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公开(公告)号：CN118939986A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411433194.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于振动数据二维化和多类别增广的结构损伤识别方法，涉及损伤识别算法技术领域，所述识别方法，首先，为充分利用传感器之间的时间与空间关联信息，将多个传感器的信号构建为二维多通道时频谱图，作为多尺度特征提取网络GoogLeNet的输入；接着，针对实际工程中难以获得数量足够训练深度学习网络的损伤样本的问题，利用辅助判别器生成对抗网络ADC‑GAN实现多类别样本数据增广；然后，采用提出的混合损失函数训练多尺度特征提取网络GoogLeNet，提升骨干网络的训练效果；最后，利用GoogLeNet对实时输入样本进行分类，获得结构状态的评估结果。
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公开(公告)号：CN118467942A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410620671.1
申请日：2024-05-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Informer网络的风电机组主传动链状态评估方法，涉及风电机组传动链健康监测技术领域，首先，收集风电机组健康运行时期历史数据，并对其进行预处理；随后，构建并训练Informer深度学习模型，通过预测残差计算主传动链状态评估指标，并据此设定健康预警阈值；最后依据实时数据的预测残差计算状态评估指标并与设定的健康预警阈值比较，判断实时健康状态。本发明方法深入剖析了风电机组主传动链的故障特征与运行机制，结合统计学分析选择模型变量，确保了模型结构的合理性；Informer模型的高预测精度确保了评估结果的准确可靠；提出的状态评估指标抗噪能力强，且对主传动链的状态变化反映迅速。此外，本发明方法可迁移性较强，易于实施。
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公开(公告)号：CN117237336A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311489898.9
申请日：2023-11-10
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开的一种金属化陶瓷环缺陷检测方法、系统和可读存储介质，涉及图像数据处理技术领域，本发明以标准的金属化陶瓷环作为对比标准，不需要采集各种样式的金属化陶瓷环缺陷，节省了采集数据的时间；另外，通过不同角度对金属化陶瓷环进行检测，并且将对应不同角度的灰度图像中的像素点进行编号，并且按照预设序列间隔依次进行缺陷检测，提高了金属化陶瓷环缺陷检测的准确率以及效率。
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