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公开(公告)号：CN111906808A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010886527.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J15/08
Abstract: 本发明公开了一种多自由度汽轮机自带冠叶片机械抓手装置，涉及叶片抓手的技术领域,包括机械臂、抓手连接座、抓手基体、抓手驱动机构和抓手手指；抓手连接座下侧设有固定轴；抓手基体套设在固定轴上，抓手基体底部安装有滑动座，滑动座底部开设滑槽轨道，两抓手座顶部均设置有滑动块，滑动块可滑动连接于滑槽轨道上；抓手手指包括左抓手和右抓手，右抓手包括第一立板、斜板和第二立板，左抓手和第二立板的底部均设有卡托。本发明的机械臂抓手将右抓手设计成倾斜状，增大抓手手指与自带冠叶片的叶冠抓取两侧的接触面积，使有效抓持面积更大，卡托可以有效承托自带冠叶片的叶冠底部，又不与叶身发生碰撞影响，抓手手指更加稳定、牢固地抓持目标。
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公开(公告)号：CN119339369A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411351461.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于优化DETR的微小薄弱软组织目标检测方法，包括：获取微小半透明薄弱软组织图像数据，构建包括训练集和验证集的数据集，数据集中每一张样本为已标注微小薄弱软组织目标的位置和类别的图像；构建基于优化DETR的深度学习目标检测网络模型；利用步骤一所述标定好的数据集，输入到步骤二所述的目标检测网络模型进行训练，训练完成后输出训练好的DETR目标检测模型，作为微小薄弱软组织目标检测的网络模型；获取待检测图像，输入到步骤三所述训练好的DETR目标检测网络模型进行检测。本发明优化对目标的特征提取过程，实现提高圆窗膜等微小目标检测精度和速度的目的。
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公开(公告)号：CN118982512A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411013066.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进Faster‑RCNN的叶片表面缺陷检测方法和装置，基于改进Faster‑RCNN的叶片表面缺陷检测方法，包括步骤S1：建立旋转机械叶片表面缺陷的数据集据库并进行数据增强；步骤S2：用改进的目标检测算法Faster‑RCNN对数据集进行训练，实现叶片表面缺陷的识别与检测，最后保存训练好的网络；步骤S3：获取待检测的旋转机械叶片图像；步骤S4：通过训练好的改进的Faster‑RCNN模型对待检测图像进行缺陷检测，得到待检测图像的检测结果。本发明可以提高叶片表面缺陷的检测效率和检测的精确度，节约率人力物力，具有重要的现实意义与经济效益。
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公开(公告)号：CN118769252A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411013036.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于视觉控制引导的机械臂手势控制方法及系统，包括步骤S1：选用相应手势数据集并进行数据预处理和数据增强；步骤S2:用目标检测算法YOLOv5对数据集进行训练，实现人手动作的识别与检测；步骤S3:加入目标跟踪算法Deep‑Sort，在完成手势识别步骤后对人手的运动轨迹进行实时跟踪；步骤S4:搭建机械臂手势识别控制环境，将上述深度学习模型部署到机械臂控制系统中；步骤S5:对机械臂的正逆运动学进行推导，设计机械臂的MPC动力学控制；步骤S6：采用MPC电气控制算法结合视觉模块通过RGB相机实现机械臂跟随人手实时运动。本发明识别手势的精准度高、鲁棒性强，跟踪人手轨迹的准确度、效率高。
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公开(公告)号：CN119357791A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411351630.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种结合光伏功率预测的光伏阵列故障诊断方法及其应用，步骤：将当前的气象变量参数输入VMD‑Crossformer模型获取超短期光伏功率预测值；计算预测值和真实值之间的偏离度，通过阈值判断是否出现异常，如是则进入下一步，反之返回上一步；获取异常工作点处的光伏阵列运行参数，使用CNN‑SVM模型进行故障类型诊断得到诊断结果。本发明以VMD‑Crossformer模型预测光伏功率值，在故障诊断环节前引入了异常检测环节，降低了故障诊断算法的数据处理量，提高了资源利用率，降低了计算机资源需求，最后应用CNN‑SVM模型进行故障诊断，其诊断精度高，能保障光伏阵列安全稳定运行，应用前景好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119141551A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411562983.8
申请日：2024-11-05
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的双机械臂协同运动规划方法，包括：搭建工作台仿真环境，供双机械臂在该环境中进行协同运动规划和测试；建立双机械臂运动规划系统深度强化学习模型，该模型根据每个时间步双机械臂的当前状态进行决策以输出双机械臂的动作指令，并在双机械臂的状态更新后计算得到执行所述动作指令的奖励值；生成专家轨迹并存储到经验回放池中，作为专家样本；将不同时间步形成的状态、动作指令、奖励值分组存储到经验回放池中，作为经验样本；定期从所述经验回放池中抽取样本进行批量训练并更新模型参数。本发明还提供一种系统、电子设备以及存储介质。本发明可在有限空间内高效完成具有末端姿态约束的双机械臂协同运动任务。
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公开(公告)号：CN119131264A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411342793.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于单目内窥镜点云进行耳道内耳高精度三维建模方法，包括通过单目内窥镜扫描获取耳道内耳区域的点云数据；将采集的数据整理成内窥镜点云文件，再检查其文件的完整性；通过深度学习特征提取算法3D‑CNN识别耳道内部的结构特征和内耳的位置、形状信息；将整理好的点云数据导入软件中，重建生成三角网格并导出为三维通用格式文件；将OBJ文件导入三维建模软件中，进行模型修饰、布线调整、法线调整工作；对照全景图，对模型进行拆分，添加部件设施；模型导入三维场景编辑器，对模型材质进行后期真实性加工，添加效果处理。本发明针对支气管、鼻腔、耳道等狭窄封闭空间，可高质量、高效率、高稳定性的进行三维实体建模。
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公开(公告)号：CN114453852A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210140618.2
申请日：2022-02-16
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明涉及一种基于语音识别控制机械臂进行叶片装配的方法，所述方法包括：建立指令数据库和神经网络模型，并对神经网络模型进行预训练；根据预训练的神经网络模型，对语音信息中的特征进行提取；根据提取的特征匹配控制指令，控制机械臂进行操作。除此之外还提出了一种基于语音识别控制机械臂进行叶片装配的系统。上述基于语音识别控制机械臂进行叶片装配的方法及系统，通过建立指令数据库，并依此训练神经网络模型，使得在获取到语音信息中的特征时，能够将特征与预设的运行操作匹配，从而达到通过语音控制机械臂的效果，提高了工作效率、简化了控制机械臂的操作过程，提高了智能制造过程中机械臂的自动化程度和智能化程度。
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公开(公告)号：CN111413060B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010243967.8
申请日：2020-03-31
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的试验台系统，包括：物理试验台系统、虚拟试验台系统与一体化服务系统；所述物理试验台系统与所述虚拟试验台系统为相互映射；所述物理试验台系统发送第一数据流至所述一体化服务系统，且所述一体化服务系统发送与所述第一数据流相对应的第一信息流至所述物理试验台系统；所述虚拟试验台系统发送第二数据流至所述一体化服务系统，且所述一体化服务系统发送与所述第二数据流相对应的第二信息流至所述虚拟试验台系统。应用本发明实施例，不仅能够高效、充分研究叶片碰撞振动动态过程，而且能够通过数字孪生技术推导出多非线性因素对叶片及转子耦合系统的影响规律。
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公开(公告)号：CN113070658A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110428343.8
申请日：2021-04-21
Applicant: 上海海事大学
IPC: B23P19/00
Abstract: 本发明涉及一种汽轮机叶盘叶片定位装配系统，包括定位检测模块、主控模块与驱动模块。定位检测模块用于检测叶片在叶盘上的预装位置并在叶盘旋转至预装位置时发出定位信号。主控模块用于获取启动指令，并根据启动指令发出转矩输出信号，并在接收到定位信号时发出停转输出信号与静转矩输出信号。驱动模块用于根据转矩输出信号驱动叶盘旋转，并根据停转输出信号停止驱动叶盘，且根据静转矩输出信号向叶盘输出静转矩。此外，还提供了一种汽轮机叶片装配方法。上述汽轮机叶盘叶片定位装配系统及方法，无需人工协同，提高了装配效率，降低了人力成本，消除了人工协同的安全隐患，不会造成旋转电机过冲，延长了电机的使用寿命。
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