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公开(公告)号：CN107330881B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201710521778.0
申请日：2017-06-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种用于识别轮毂气门孔的方法，其内容是：首先对从生产线上采集的轮毂图片进行预处理，用Hough圆变换定位出轮毂的位置同时获得其圆心和半径信息，结合气门孔在轮毂上的实际位置，设定半径范围，切出一个环形区域，气门孔就在这个以轮毂中心为圆心的环形区域内；设定气门孔的半径范围，在这个环形区域中寻找气门孔候选区域，并对环形区域进行自适应阈值变换，通过对候选区域内低值像素个数的判断来确定候选区域是否为真正的气门孔；最后对比轮毂的直径参数人为设定气门孔直径大小，定位出气门孔。本发明思路清晰、步骤简单，算法运算耗时少，定位精准，符合工业生产的快速性和实时性。
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公开(公告)号：CN107330881A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710521778.0
申请日：2017-06-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种用于识别轮毂气门孔的方法，其内容是：首先对从生产线上采集的轮毂图片进行预处理，用Hough圆变换定位出轮毂的位置同时获得其圆心和半径信息，结合气门孔在轮毂上的实际位置，设定半径范围，切出一个环形区域，气门孔就在这个以轮毂中心为圆心的环形区域内；设定气门孔的半径范围，在这个环形区域中寻找气门孔候选区域，并对环形区域进行自适应阈值变换，通过对候选区域内低值像素个数的判断来确定候选区域是否为真正的气门孔；最后对比轮毂的直径参数人为设定气门孔直径大小，定位出气门孔。本发明思路清晰、步骤简单，算法运算耗时少，定位精准，符合工业生产的快速性和实时性。
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公开(公告)号：CN110991605A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911024388.8
申请日：2019-10-25
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测方法，包括以下步骤：选取多个变量，每个变量按照一定时间段内的时间序列作为模型输入；对多个变量进行归一化处理，构建多变量时间序列深度信念网络的低压铸造模温预测模型的输入层；初步建立模温预测模型；确定初始参数，进行无监督的前向训练；采用误差修正算法进行反向微调，优化权值w和偏置b；利用训练好的模温预测模型进行低压铸造模具温度实时预测。本发明解决了多个变量与模具温度之间时延问题，避免了计算各变量与模具温度之间时延的工作，降低了多变量数据所需的运算量，同时提高了模具温度预测的精确度。
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