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公开(公告)号：CN118885600A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914582.8
申请日：2024-07-09
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于领域知识的渐增式模型推荐系统的构建方法，所述方法包括：构建SysML模型数据集与领域知识库；对数据进行预处理和预训练；基于文本的单次推荐方法；基于文本的渐增式推荐方法；数据管理与存储。本发明方法大幅提升了建模效率，降低了MBSE技术的使用门槛，使得更多建模人员能够更高效、准确地进行SysML建模，有助于MBSE技术在更广泛的行业和组织中得到应用和推广。
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公开(公告)号：CN112669292A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011626199.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/40 , G06T5/30 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，包括如下步骤：S1、采集飞机蒙皮喷漆表面的图像；S2、基于表面平滑度对步骤S1采集的图像进行二分类缺陷检测；S3、基于精简GoogLeNet卷积神经网络模型对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行多分类检测；S4、输出多分类结果。本发明提供的实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，融合了基于传统图像缺陷检测二分类方法与基于深度学习的GoogLeNet卷积神经网络模型的缺陷多分类框架，二分类与多分类相结合，不仅有效提高了算法的运算效率和鲁棒性，而且有效缩短了算法执行时间，提高了飞机蒙皮表面缺陷检测的精确度，可有效满足对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行智能化检测与分类的需求。
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公开(公告)号：CN114037851B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202111114368.7
申请日：2021-09-23
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及自动化控制的技术领域，公开了一种基于模板匹配的航空电连接器线位孔的定位方法，建立包含各种型号的航空电连接器的模板图像、与所述模板图像一一对应的线位孔位置信息P、特征标识信息T的数据库；利用特征匹配方法，从所述数据库中找出与待检航空电连接器匹配的模板图像以及与其对应的线位孔位置信息P、特征标识信息T，并计算所述待检航空电连接器中当前状态下的特征标识信息T'；根据特征标识信息T和T'之间的对应关系，以及与待检航空电连接器匹配的模板图像对应的线位孔位置信息P，计算待检航空电连接器当前状态下的线位孔的位置坐标信息P'。本发明的方法简单可靠，操作方便，易于实现，便于推广应用。
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公开(公告)号：CN111766876B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010563583.4
申请日：2020-06-19
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种实现平板车转弯路径智能规划的方法，所述方法包括如下步骤：S1、获取平板车参数和道路参数；S2、根据平板车参数和道路参数，获取可使平板车安全过弯的安全起始位置的范围；S3、根据平板车参数和道路参数，获取可使平板车安全过弯的安全中心转向角的范围；S4、将平板车的实际起始位置与平板车的安全起始位置的范围进行比较，将平板车的实际中心转向角与平板车的安全中心转向角的范围和道路转向角进行比较，根据比较结果获取对应的平板车中心的转弯半径，然后根据平板车中心的转弯半径，确认平板车的转弯模式，即完成路径规划。本发明所述方法有效提高了平板车转弯中参数的普适性与准确性，实际操作性强。
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公开(公告)号：CN112669292B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011626199.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T5/40 , G06T5/30 , G06T5/20 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，包括如下步骤：S1、采集飞机蒙皮喷漆表面的图像；S2、基于表面平滑度对步骤S1采集的图像进行二分类缺陷检测；S3、基于精简GoogLeNet卷积神经网络模型对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行多分类检测；S4、输出多分类结果。本发明提供的实现飞机蒙皮喷漆表面缺陷检测与分类的方法，融合了基于传统图像缺陷检测二分类方法与基于深度学习的GoogLeNet卷积神经网络模型的缺陷多分类框架，二分类与多分类相结合，不仅有效提高了算法的运算效率和鲁棒性，而且有效缩短了算法执行时间，提高了飞机蒙皮表面缺陷检测的精确度，可有效满足对飞机蒙皮喷漆表面缺陷进行智能化检测与分类的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113783068A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110899308.4
申请日：2021-08-06
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H01R43/20
Abstract: 本发明涉及自动控制的技术领域，公开了一种用于电连接器组装的自动压线方法，包括利用夹持系统将送销工具从第一承载工作台上拿起，转运放置到电动操作台上，并由电动操作台对所述送销工具进行固定；利用夹持系统将线缆从第二承载工作台上拿起，转运至送销工具的压线开口处的正上方；利用压线系统的滚轮沿送销工具的一端移动至另一端，将线缆压入送销工具的压线开口内部；利用夹持系统牵引线缆一端，使其沿送销工具的压线开口移动，直至线缆的金属接触件端卡在送销工具的端部；利用视觉系统检测压线是否合格，若不合格，则报警；若合格，重复执行上述步骤，完成下一个送销工具的自动压线操作。
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公开(公告)号：CN112344930A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011363891.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机的室内定位导航系统，包括地面控制模块和无人机定位导航模块；所述无人机定位导航模块包括无人机、四个分别安装于室内的四个地点的超宽带定位基站和搭载于无人机上的微处理器、飞控模块、无人机传输模块、超宽带定位标签、惯性测量单元、智能视觉模块；所述无人机传输模块与微处理器信号连接且基于通信网络与地面控制模块通信连接，用于实现无人机定位导航模块与地面控制模块的数据传输和数据交互。本发明提供的用于无人机的室内定位导航系统，将超宽带定位技术和惯性测量单元相融合，即使在室内遮挡条件也可以实现对无人机的精准定位，有效提高了对无人机的室内定位准确性和导航的安全性。
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公开(公告)号：CN118885155A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914584.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种面向MBSE需求模型质量的建模规约方法，包括：使用SysML进行需求建模，对需求建模的结构性规约，确保相关联的需求组合在一起以形成一个更加有序和协调的系统；对需求建模的原子化规约，保证每个需求避免冗余和重复；减少模型中的歧义性，对其语义进行深入分析，以避免潜在的歧义；对需求建模的确定性规约，关注需求对产品功能、性能和属性的正确记录、内部一致性以及完整性；对需求建模的完整性规约，从本层需求角度检查所有上层需求的充分性，从本层需求角度检查所有向下分配需求的必要性；对需求建模的一致性规约，识别出任何可能的需求冲突，确保在整个需求规范中没有相互矛盾的需求；对需求建模的可验证性的规约。
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公开(公告)号：CN112381890B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011358438.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点线特征的RGB‑D视觉SLAM方法，包括如下步骤：S1、RGB‑D相机内参标定；S2、线特征提取；S3、获取相机初始变换位姿；S4、关键帧到当前帧的直线投影；S5、形成视觉里程计模块的误差函数；S6、当前帧相机初始变换位姿的迭代优化和当前帧相机的位姿求解；S7、关键帧的判断；S8、局部BA优化；S9、回环检测；S10、重定位；S11、地图构建；S12、结果输出。本发明提供的SLAM方法，以RGB‑D相机为图像采集设备，利用场景中物体的点和边缘线条作为定位特征实现SLAM，在低语义、低纹理等富有挑战性的场景下具有较好的准确性。
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公开(公告)号：CN112381890A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011358438.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点线特征的RGB‑D视觉SLAM方法，包括如下步骤：S1、RGB‑D相机内参标定；S2、线特征提取；S3、获取相机初始变换位姿；S4、关键帧到当前帧的直线投影；S5、形成视觉里程计模块的误差函数；S6、当前帧相机初始变换位姿的迭代优化和当前帧相机的位姿求解；S7、关键帧的判断；S8、局部BA优化；S9、回环检测；S10、重定位；S11、地图构建；S12、结果输出。本发明提供的SLAM方法，以RGB‑D相机为图像采集设备，利用场景中物体的点和边缘线条作为定位特征实现SLAM，在低语义、低纹理等富有挑战性的场景下具有较好的准确性。
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