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公开(公告)号：CN108980810B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201810819470.9
申请日：2017-06-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述汽包连接上升管和下降管，所述上升管内间隔设置多个分切换热部件，所述分切换热部件沿着上升管高度方向延伸，所述分切换热部件上设置有若干数量的孔，所述孔在上升管高度方向贯通分切换热部件；所述监控诊断控制器与云端服务器数据连接，以便将监控的数据传递给云端服务器，云端服务器与客户端连接，客户端可以通过云端服务器得到监控的数据。本发明通过实时监控每台锅炉的输入水量与产生蒸汽量，智能控制减振降噪，并可以及时通过客户端进行排污参数的调整，防止由于锅炉排污系统故障造成的大量的热能浪费。
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公开(公告)号：CN108980809B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201810816311.3
申请日：2017-06-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述锅炉定期进行排污，所述中央诊断监控器根据蒸汽质量与输入锅炉的水的质量之间的比值自动设定排污量；所述监控诊断控制器与云端服务器数据连接，以便将监控的数据传递给云端服务器，云端服务器与客户端连接，客户端可以通过云端服务器得到监控的数据。本发明客户端可以及时掌握锅炉排污系统运行情况，并可以及时通过客户端进行排污参数的调整，防止由于锅炉排污系统故障造成的大量的热能浪费。
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公开(公告)号：CN109064471A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810788070.6
申请日：2018-07-18
Applicant: 中北大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06K9/6223 , G06T7/187 , G06T7/50 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明提出了一种基于骨架的三维点云模型分割方法，主要解决了现有三维模型分割方法存在对模型细微特征不敏感、时间代价高的缺点。本发明首先提取三维模型的骨架，并通过分析骨架数据之间的关系，提取骨架关键点；然后选择同一邻域内关键点到质心的距离最小的点作为最终的关键点；最后，使用找到的关键点，通过改进的区域生长算法，得到分割后的骨架区域，即相应原始数据的分割结果。该方法适用于对已有的三维点云模型进行语义分割，是处理几何模型的一种基本操作，可以广泛地应用于几何模型的可视化、优化，三维模型拼接，逆向工程等领域。
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公开(公告)号：CN108980810A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810819470.9
申请日：2017-06-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述汽包连接上升管和下降管，所述上升管内间隔设置多个分切换热部件，所述分切换热部件沿着上升管高度方向延伸，所述分切换热部件上设置有若干数量的孔，所述孔在上升管高度方向贯通分切换热部件；所述监控诊断控制器与云端服务器数据连接，以便将监控的数据传递给云端服务器，云端服务器与客户端连接，客户端可以通过云端服务器得到监控的数据。本发明通过实时监控每台锅炉的输入水量与产生蒸汽量，智能控制减振降噪，并可以及时通过客户端进行排污参数的调整，防止由于锅炉排污系统故障造成的大量的热能浪费。
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公开(公告)号：CN107166362A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710414088.5
申请日：2017-06-05
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述锅炉定期进行排污，排污速度保持不变，所述中央诊断监控器根据蒸汽质量与输入锅炉的水的质量之间的比值自动设定排污速度，所述监控诊断控制器与云端服务器数据连接，以便将监控的数据传递给云端服务器，云端服务器与客户端连接，客户端可以通过云端服务器得到监控的数据，客户端根据得到的数据，手动输入排污速度，通过云端服务器传递给监控诊断控制器，通过监控诊断控制器来手动调节排污量。本发明通过实时监控每台锅炉的输入水量与产生蒸汽量，得到输入水量和产生蒸汽量的动态比关系，根据动态比例关系，自动计算锅炉的排污量，根据排污量来调整排污速度，客户端可以及时掌握锅炉排污系统运行情况，并可以及时通过客户端进行排污参数的调整，防止由于锅炉排污系统故障造成的大量的热能浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107101191A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710415438.X
申请日：2017-06-05
Applicant: 中北大学
IPC: F22B35/18
Abstract: 本发明提供了一种锅炉系统，所述系统根据锅炉产生的蒸汽量和输入锅炉的水量进行自动控制，所述锅炉定期进行排污，所述中央诊断监控器根据蒸汽质量与输入锅炉的水的质量之间的比值自动设定排污量；所述监控诊断控制器与云端服务器数据连接，以便将监控的数据传递给云端服务器，云端服务器与客户端连接，客户端可以通过云端服务器得到监控的数据。本发明通过实时监控每台锅炉的输入水量与产生蒸汽量，得到输入水量和产生蒸汽量的动态比关系，根据动态比例关系，自动计算锅炉的排污量，根据排污量来调整排污时间和排污速度，客户端可以及时掌握锅炉排污系统运行情况，并可以及时通过客户端进行排污参数的调整，防止由于锅炉排污系统故障造成的大量的热能浪费。
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公开(公告)号：CN105844713A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610257440.4
申请日：2016-04-22
Applicant: 中北大学
IPC: G06T17/30
CPC classification number: G06T17/30 , G06T2215/06
Abstract: 本发明属于逆向工程中曲面重构方法技术领域，具体涉及一种参数曲面重构方法。本发明主要解决了现阶段已有的将流形用于曲面重构的方法，其坐标卡数量多，以及传统的参数曲面重构方法后期复杂的拼接操作的技术问题。本发明利用三维激光扫描仪得到三维物体的点云，并对三维点云进行精简，将精简后的点云作为控制网格的顶点，将控制顶点的环邻域参数化得到坐标卡，使得坐标卡数量明显减少，构造转换函数经坐标卡进行粘合得到参数曲面的定义域，在定义域上构造基函数，将基函数归一化得到微分流形上的单位分解，将流形上的单位分解与控制顶点复合实现曲面重构，避免了复杂的曲面片的拼接操作，适用于任意复杂拓扑的曲面重建，具有较高的效率和精度。
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公开(公告)号：CN102831601A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210261000.8
申请日：2012-07-26
Applicant: 中北大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于联合相似性测度和自适应支持权重的立体匹配方法，具体步骤为：（1）将得到的左右视图通过校正算法校正为标准视图；（2）利用局部的基于联合相似性测度进行立体匹配代价计算，得到初始的基于像素的匹配代价；（3）利用自适应支持权重算法，为支持域中的每个像素设置支持权重，利用导向滤波器进行过滤得到平滑的基于支持域窗口的匹配代价；（4）利用WTA原则选择匹配代价取最小值时的视差值为该像素的视差值；（5）进行左右一致性检查，替换无效视差值并过滤；（6）求取目标物体的深度值。本方法可以应用于计算机视觉、机器人导航、模式识别、医学诊断、工业检测、军事应用、航空测绘等领域。
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公开(公告)号：CN119958567A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510117484.6
申请日：2025-01-24
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂环境下改进A*算法的路径规划方法，属于机器人路径规划技术领域。针对传统A*算法在复杂环境中在规划路径时搜索不必要区域的问题，通过构建地图模型；读取机器人在地图中的节点坐标，并将起始节点设置为当前节点；对A*算法代价函数中从当前节点到目标节点的估计代价h(n)进行改进，引入全局障碍物比例和局部障碍物比例，同时对当前节点的邻域节点分配优先级，得到路径点；用多阶段路径优化算法对A*算法规划的路径进行拐点优化；根据多阶段路径优化算法优化的路径，识别路径附近的凹型障碍物区域，逐步扩展并填充凹型障碍物区域。本发明相比于传统的A*算法显著提升了规划效率，大幅改善路径的整体质量。
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公开(公告)号：CN119851036A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510030230.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 中北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4038 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于注意机制的抓取位姿检测方法。针对点云特征能力提取不足，生成的位姿估计不完整的问题，本发明提出双通道双分支挤压和激励注意力融合残差的模块(DDSER)，该模块与UNet融合作为主干网络，提取点云通道特征；为了减少通过最远点采样(FPS)获取点向量所造成的通道特征损失，提出融合亲和矩阵的多头自注意力通道模块(MSCAM)，避免了冗余特征，增强了点向量通道方向的全局特征表示，提高了网络整体检测精度，广泛适用于工业机械臂抓取。
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