公开(公告)号：CN114494908A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210128056.X

申请日：2022-02-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾菊平 ,  胡俊杰 ,  朱建红 ,  张新松 ,  王子旭 ,  周伯俊 ,  赵凤申 ,  张思绪

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06T3/60 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进的YOLOv5输电线路航拍图像缺陷检测方法，首先，建立输电线路航拍数据集，通过图片数据增强方法扩充数据集，平衡样本类别；然后，基于YOLOv5网络进行改进，用2*2像素的卷积模块代替FOCUS模块，更好的保留原图特征；增加更小尺度分支来提高小物体检测能力；将骨干网络的特征连接到颈部网络的特征融合层以防特征丢失；构造C3MHSA模块，将CNN与注意力机制融合，增强对目标在干扰下的学习能力；最后，将待检测图片输入改进后的YOLOv5网络中，输出识别与检测结果。本发明能够对一幅图像中的多种缺陷进行识别与检测，比如绝缘子掉串、防震锤脱落、鸟巢等，在背景复杂、存在遮挡以及目标较小的情况下有较好检测效果。

公开(公告)号：CN114821278A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210432628.3

申请日：2022-04-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾菊平 ,  胡俊杰 ,  张新松 ,  朱建红 ,  王子旭 ,  周伯俊 ,  赵凤申 ,  张思续

IPC: G06V20/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的输电线路零部件识别方法，包括：首先，收集输电线路航拍图像，通过数据增强方法对其进行扩充；然后，基于YOLOv5网络进行改进，增加更小尺度检测层，并在PAN层添加跳跃连接，融合多路径特征，提升小目标检测性能；提出PCSA注意力机制，融合空间维度和通道维度的特征关系，提高图像中目标的显著度；提出LSCIoU作为bounding box的损失函数，对不同大小的目标自动调整位置损失大小，增加小目标、难识别目标的损失，提高困难样本的识别能力；最后，利用训练集图片对改进后的YOLOv5网络进行训练，并用测试集图片对其进行测试。本发明可以对一幅图像中的多种零部件进行识别及定位，在目标较小、背景复杂以及存在遮档的情况下仍有较好的识别效果。

公开(公告)号：CN114574688A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210253546.2

申请日：2022-03-15

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾菊平 ,  赵佳皓 ,  言淳恺 ,  华亮 ,  周伯俊 ,  赵凤申 ,  程天宇 ,  蒋凌 ,  王子旭

IPC: C21D10/00 ,  C22F3/00

Abstract: 本发明涉及焊后应力处理技术领域，尤其涉及一种结构件残余应力用自动振动时效应力处理装置，包括移动机器人底座、设于移动机器人底座上的夹持架、振动时效设备、控制器收纳装置、小型机械臂、储能电池和总控制器；振动时效设备的激振器可被夹持在夹持架中，夹持架的一侧依次设有控制器收纳装置和储能电池，储能电池的前侧分别设有小型机械臂和总控制器；总控制器通过导线分别与移动机器人底座、夹持架、振动时效设备、控制器收纳装置、小型机械臂和储能电池电性连接，用于控制各设备动作。本发明可搭载振动时效应力处理设备前往结构件处自动进行振动时效应力处理；可提升工业生产效率，减少工人的劳动强度，为工作人员的人身安全提供保障。

公开(公告)号：CN113742638A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202111001201.X

申请日：2021-08-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾菊平 ,  王子旭 ,  朱建红 ,  蒋凌 ,  赵佳皓 ,  胡俊杰 ,  张思旭 ,  赵凤申 ,  周伯俊

IPC: G06F17/10 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及一种基于峭度的FastICA和逼近求解域的STLBO电机轴承故障诊断方法，包括：首先采用基于峭度的FastICA分离信号和梅尔倒谱系数对电机轴承振动信号进行特征提取；其次通过逼近求解域的方法，结合BPNN初次训练决定网络结构参数和TLBO初始化种群的上界和下界；最后融合自适应动态学习因子的TLBO修正算法，迭代寻找最优权值和阈值输入到BPNN中。本发明能够增强信号特征，降低噪声干扰，提高故障诊断的识别率；对于未知源，不需要过多先验的知识和理论储备，具有很强的泛化性；相比多种优化算法，不需要设定特定的参数，同时根据当前迭代次数动态变化学习因子，能够提高算法的收敛速度，同时避免陷入局部收敛，调试方便，计算简单。

公开(公告)号：CN113742638B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202111001201.X

申请日：2021-08-30

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾菊平 ,  王子旭 ,  朱建红 ,  蒋凌 ,  赵佳皓 ,  胡俊杰 ,  张思旭 ,  赵凤申 ,  周伯俊

IPC: G06F17/10 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明涉及一种基于峭度的FastICA和逼近求解域的STLBO电机轴承故障诊断方法，包括：首先采用基于峭度的FastICA分离信号和梅尔倒谱系数对电机轴承振动信号进行特征提取；其次通过逼近求解域的方法，结合BPNN初次训练决定网络结构参数和TLBO初始化种群的上界和下界；最后融合自适应动态学习因子的TLBO修正算法，迭代寻找最优权值和阈值输入到BPNN中。本发明能够增强信号特征，降低噪声干扰，提高故障诊断的识别率；对于未知源，不需要过多先验的知识和理论储备，具有很强的泛化性；相比多种优化算法，不需要设定特定的参数，同时根据当前迭代次数动态变化学习因子，能够提高算法的收敛速度，同时避免陷入局部收敛，调试方便，计算简单。