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公开(公告)号：CN115937626A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211460573.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法，利用数字孪生体的虚拟对象作为实例分割MaskR‑CNN算法的数据集进行模型训练；将模型应用到虚拟对象获取mask图片和目标位置和类别信息；利用目标位置和类别信息自动生成半虚拟数据集标注文件；根据mask图片得到数字孪生体物理对象背景图和虚拟对象目标图；将背景图和目标图相加生成半虚拟图片数据集。利用数字孪生体虚拟对象作为训练模型的数据集，将模型应用到数字孪生体中获取半虚拟数据集。本发明减少标注数据集的人力成本，避免虚实混合数据集训练模型产生过拟合的现象，解决了深度学习训练数据集不足的问题，增加了有监督的深度学习在计算机视觉方向检测的普适性和准确性。
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公开(公告)号：CN115795343A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211466321.1
申请日：2022-11-22
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明提出一种基于数字孪生的不平衡样本电表生产设备状态分析方法，用于解决数据采集困难、样本不平衡带来的设备状态分析准确率低的技术问题。其方法步骤为：首先，测量设备的物理参数并通过建立行为逻辑搭建设备数字孪生模型；其次，提取虚实交互过程中的孪生数据集，采用EEMD提取特征信号，并利用GAN实现样本平衡；然后，对平衡数据集进行标准化，并利用标准化数据集训练分类器模型；最后，在线获取设备运行时的实时状态数据，根据上述步骤得到标准化数据集，并输入到训练好的分类器模型，依据得到的概率值是否小于预设的阈值决定是否报警。本发明通过数字孪生与GAN结合，提升设备状态分析的准确率，实现了在线实时故障预警。
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公开(公告)号：CN116046038A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211408260.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
Abstract: 本发明涉及数据采集技术领域，具体为一种工业互联网平台数据采集装置，包括固定底座，所述固定底座的顶部固定连接有防护仓，所述固定底座的内部设置有辅助采集装置，所述固定底座的内部滑动连接有运输底盘，所述运输底盘的内部卡接有工业环境数据采集仓，所述辅助采集装置包括有主动电机、往复丝杆和正转棘轮。本发明通过工业环境数据采集仓卡接安装在防护仓的内部，控制辅助采集装置内结构带动运输底盘上工业环境数据采集仓移动至防护仓内进行防护性数据采集，防晒遮雨的防护功能减少因中高空环境影响采集数据的问题，同时辅助采集装置在数据采集期间能够达到气体过滤防护、过滤组件的自动清理与电力持续供给的效果。
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公开(公告)号：CN115937626B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211460573.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南许继仪表有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于实例分割的半虚拟数据集自动生成方法，利用数字孪生体的虚拟对象作为实例分割MaskR‑CNN算法的数据集进行模型训练；将模型应用到虚拟对象获取mask图片和目标位置和类别信息；利用目标位置和类别信息自动生成半虚拟数据集标注文件；根据mask图片得到数字孪生体物理对象背景图和虚拟对象目标图；将背景图和目标图相加生成半虚拟图片数据集。利用数字孪生体虚拟对象作为训练模型的数据集，将模型应用到数字孪生体中获取半虚拟数据集。本发明减少标注数据集的人力成本，避免虚实混合数据集训练模型产生过拟合的现象，解决了深度学习训练数据集不足的问题，增加了有监督的深度学习在计算机视觉方向检测的普适性和准确性。
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公开(公告)号：CN118862682A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411058805.1
申请日：2024-08-02
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/10 , G06F17/10 , G06N3/092 , G06F119/04 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明提出了一种基于数字孪生的高压辊磨机辊面寿命预测方法，首先，利用NX12.0三维建模技术对高压辊磨机关键零部件进行建模和装配。接着，通过双目摄像机、3D激光扫描仪和振动传感器建立虚拟场景，实现高压辊磨机的虚实映射，构建数字孪生体。然后，基于数学模型研究磨辊间物料的运动规律和受力情况，并使用EDEM进行辊面磨损演变分析。结合数字孪生的行为仿真特性和深度学习的数据挖掘能力，提出了数字孪生与深度学习融合驱动的高压辊磨机辊面寿命预测方法，实现了实时监测数据驱动下的零件剩余寿命在线预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117745942A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311755404.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 一种基于数字孪生的飞机装配激光跟踪仪站位优化方法，其步骤如下：首先，建立飞机装配车间的三维模型，并构建飞机装配现场数字孪生系统；其次，确定激光跟踪仪在物理空间中的位置，并在数字孪生空间中同步激光跟踪仪的位置；进一步地，在数字孪生空间中，定义关键测量点位置信息，并对激光跟踪仪添加目标检测算法等技术对机身关键点进行检测，分析激光跟踪仪对测量点的覆盖情况及重合情况；在此基础上，引入约束条件，并通过布设遗传算法对激光跟踪仪的最佳布站点进行优化求解；最后，在数字孪生空间中验证遗传算法对激光跟踪仪最佳站位的可行性，输出激光跟踪仪最佳布站点位置和在最佳布站点上的测量结果。
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公开(公告)号：CN116460857A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310619222.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的个性化人机协作装配安全检测与预警方法，首先从人‑机‑环三个维度对物理空间影响装配安全的因素进行分类整理；再由状态检测传感器完成对人体运动学数据、环境的信息、机器人运动数据和人物工作状态的采集，通过数据处理计算出碰撞阈值；然后根据采集到的人机运动学数据，建立个性化的碰撞检测模型，并进行相应坐标转换，计算人机间的最短距离；最后搭建了人机协作安全装配预警系统，实现人机协作虚实场景的交互共融，并进行预警与反馈控制。本发明通过人机协作安全装配预警孪生系统实时检测人机碰撞距离，保障人与机器人交互过程的安全，提高了装配的效率。
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公开(公告)号：CN114789307B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202111600115.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: B23K31/12
Abstract: 本发明提出一种基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法，首先，通过焊装夹具将板件送入自动检测平台，基于深度学习算法实现焊缝缺陷识别分类，将板件信息和焊缝缺陷信息、焊接机器人仿真模型信息分别导入数字孪生系统中的缺陷信息库与模型库中；其次，通过模式匹配方法、特征提取分类、数据库技术等对焊缝精准定位识别分类和焊接参数调整，实现焊接质量诊断与控制；最后，根据系统语音视频模块给出的调整方案，通过VR设备使用人机交互功能对产线焊接机器人做在线参数调整，实现智能焊接。本发明运用的基于数字孪生的板件焊接质量实时监控方法能直观、全面地反映焊接过程全生命周期状态实现高效焊接质量监控，大大减少残次品，提高产线生产效率。
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公开(公告)号：CN116975992A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310501364.7
申请日：2023-05-04
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/15 , G01C15/00 , G01B11/00 , G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 一种数字孪生环境下的飞机测量装配引导方法，首先，搭建飞机机身翼身对接工位的数字孪生系统，其次，通过激光跟踪仪照射地标点，确定激光跟踪仪位于物理空间坐标系中的位置，通过数据传输，将激光跟踪仪坐标系信息传输到数字孪生空间中，形成激光跟踪仪物理位置与孪生空间位置一致。进一步，在孪生空间中，通过特征提取分类、数据库技术、YOLO方法对机身桶段、翼身、工装上关键点进行识别，引导数字孪生环境中激光跟踪仪对机身翼身、工装上关键点与型面覆盖情况进行分析。最终通过分析求解，求出激光跟踪仪放置最佳位置，在数字孪生环境中生成最优化布站区域。当到达最优站位时，物理空间蜂鸣器发出声音，孪生环境中最优化区域变为绿色。
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公开(公告)号：CN116822159A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310659261.3
申请日：2023-06-06
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06Q50/04 , G06F16/28 , G06V10/12 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06F111/18 , G06F113/14 , G06F119/14 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种人机环境动静融合的数字孪生车间快速建模方法。首先，构建人机环境动静融合的数字孪生车间快速建模框架；在此基础上，通过三维扫描技术对车间内部静态物体进行快速三维重构，生成静态模型组成的虚拟空间；然后，对于人员、运输车辆等运动对象进行识别、匹配并导入静态虚拟空间中；同时，通过多种传感器对车间内的人员运动、运输车辆运动、光照和温湿度的变化等“人‑机‑环境”相关时变数据进行感知并实现动静融合；最后，对构建的数字孪生车间进行动静融合性评价。通过本方法可以快速地构建车间静态模型，可以感知并刻画运动对象的时变状态，实现“人‑机‑环境”共融的数字孪生车间动静融合。
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