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公开(公告)号：CN120027696A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510072814.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于单目双线激光的基准孔位姿测量系统及方法，所述系统包括单目相机、两个线激光发生器、棋盘格标定板、机器人和上位机，所述上位机执行以下过程：控制单目相机进行拍摄图像并进行标定，在对图像进行畸变矫正后，提取出四个特征点和两组激光中心线的二维坐标，根据二维坐标转化为在机器人坐标系下的三维坐标，根据在机器人坐标系下的三维坐标分别得到对应的圆心坐标和圆心法向并确定基准孔位姿，所述方法实现上述过程。本发明通过利用单目相机配合两个线激光，完成基准孔孔心的三维坐标定位和圆心法向计算，能够精确获得基准孔的三维位置，将基准孔的理论孔位位置和法向进行比较计算偏差，对待加工孔进行补偿，提高制孔的质量。
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公开(公告)号：CN119180791A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411205299.4
申请日：2024-08-30
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种航空发动机表面缺陷检测方法和电子设备，所述方法包括以下步骤：获取航空发动机表面图像；将标注好的表面缺陷数据集放入MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型进行训练；将待检测的航空发动机表面图像输入训练好的MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型，输出航空发动机表面缺陷检测结果；所述MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型是对YOLOv5模型的改进，所述MBE‑YOLOv5表面缺陷检测模型以MobileNetV3Large作为主干网络，颈部优化为BiFPN，并在检测头前加入ECA注意力机制。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、检测效率高、易于部署在资源受限的设备和平台上以及适用性广等优点。
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公开(公告)号：CN110134590A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910312067.1
申请日：2019-04-18
Applicant: 上海大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种针对Modbus/TCP的天牛须模糊测试用例生成方法，能够大量减少冗余的测试用例，提高模糊测试效率。该方法包含初始化BAS算法，划分协议子空间进行并行搜索，设置目标函数生成最优测试用例子串，通过数据整合得到完整测试用例并将其发送给被测设备，利用自适应反馈模块，根据测试结果更新算法参数，调整搜索路径重新进行测试用例的生成。本发明方法测试用例构造速度更快，利用协议分析将协议划分为各协议子空间，通过BAS算法并行搜索，生成各协议子串再进行组合，构造模糊测试用例，大大提高了测试用例的构造速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113227A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910312163.6
申请日：2019-04-18
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，包括以下步骤：A、针对不同的测试对象，采集符合测试对象协议格式的通信数据作为训练样本；B、通过VAE的编码器，提取得到训练数据样本的特征空间；C、提出三种生成策略，并根据三种数据生成策略，生成对应的特征空间；D、根据生成的新的特征空间，通过VAE的解码器，生成新的测试用例。该方法可以应用于多种不同的工控网络协议，而不是针对某一种协议。其最大特点是通过机器学习的方法学习样本数据的特征，并根据特征以及VAE技术生成新的测试用例，避免了传统模糊测试生成测试用例时需要测试人员熟练掌握协议相关知识，极大减少了测试人员的负担，增加了测试的效率以及范围。
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公开(公告)号：CN110134590B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910312067.1
申请日：2019-04-18
Applicant: 上海大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种针对Modbus/TCP的天牛须模糊测试用例生成方法，能够大量减少冗余的测试用例，提高模糊测试效率。该方法包含初始化BAS算法，划分协议子空间进行并行搜索，设置目标函数生成最优测试用例子串，通过数据整合得到完整测试用例并将其发送给被测设备，利用自适应反馈模块，根据测试结果更新算法参数，调整搜索路径重新进行测试用例的生成。本发明方法测试用例构造速度更快，利用协议分析将协议划分为各协议子空间，通过BAS算法并行搜索，生成各协议子串再进行组合，构造模糊测试用例，大大提高了测试用例的构造速度。
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公开(公告)号：CN110113227B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910312163.6
申请日：2019-04-18
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种变分自编码的模糊测试测试用例生成方法，包括以下步骤：A、针对不同的测试对象，采集符合测试对象协议格式的通信数据作为训练样本；B、通过VAE的编码器，提取得到训练数据样本的特征空间；C、提出三种生成策略，并根据三种数据生成策略，生成对应的特征空间；D、根据生成的新的特征空间，通过VAE的解码器，生成新的测试用例。该方法可以应用于多种不同的工控网络协议，而不是针对某一种协议。其最大特点是通过机器学习的方法学习样本数据的特征，并根据特征以及VAE技术生成新的测试用例，避免了传统模糊测试生成测试用例时需要测试人员熟练掌握协议相关知识，极大减少了测试人员的负担，增加了测试的效率以及范围。
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公开(公告)号：CN110266757A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910396231.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种面向任务协同场景的边缘计算资源优化方法，该方法利用边缘服务器获取感知节点计算任务的信息，由边缘服务器根据任务属性对计算资源与通信资源进行优化，其步骤如下：（1）边缘服务器根据系统相关信息获得各感知节点的属性；（2）依据感知节点的属性确定感知节点是否进行边缘计算；（3）构建边缘计算时隙分配优先机制；（4）构建短时隙划分机制，确定短时隙划分的长度；（5）根据优先机制和短时隙划分机制对时隙分配进行优化，确定短时隙的分配对象。本方法实现了对边缘计算系统中计算资源与通信资源的联合优化，降低了现场感知节点的总能耗，在感知节点电池电量有限的情况下，延长了感知节点的服役时间。
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公开(公告)号：CN110266757B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201910396231.1
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
IPC: H04L67/1021 , H04L67/1074 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种面向任务协同场景的边缘计算资源优化方法，该方法利用边缘服务器获取感知节点计算任务的信息，由边缘服务器根据任务属性对计算资源与通信资源进行优化，其步骤如下：（1）边缘服务器根据系统相关信息获得各感知节点的属性；（2）依据感知节点的属性确定感知节点是否进行边缘计算；（3）构建边缘计算时隙分配优先机制；（4）构建短时隙划分机制，确定短时隙划分的长度；（5）根据优先机制和短时隙划分机制对时隙分配进行优化，确定短时隙的分配对象。本方法实现了对边缘计算系统中计算资源与通信资源的联合优化，降低了现场感知节点的总能耗，在感知节点电池电量有限的情况下，延长了感知节点的服役时间。
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