基于增强现实和机器视觉的实验教学系统

    公开(公告)号:CN116682293A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310636431.6

    申请日:2023-05-31

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于增强现实和机器视觉的实验教学系统,以微软Hololens2眼镜为硬件基础,包括开发端、客户端、服务器端三部分,具体为虚拟实验器材库、三维注册模块、材质渲染模块、智能指导模块、信息传输模块、目标识别模块和人机交互模块,本发明可用于中学实验的智能教学。具体分析不同实验的特点,对实验器材进行建模,以深度学习算法为基础,结合机器视觉算法识别出实验器材,对实验过程进行实时监测和分析,对学生的实验操作进行实时反馈和指导,本发明解决了现有虚拟实验沉浸感差、无法提供实验智能指导问题,并且可扩展为多人协同实验。

    一种环锭纺细纱近原位自动接头方法及装置

    公开(公告)号:CN115074880A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210515894.2

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种环锭纺细纱近原锭位引纱接头装置及方法,用于环锭细纱机自动接头,所述装置包括:工业机器人、纱管夹取装置、环形气流绕纱定位装置、纱线输送与牵引装置、张力传感器、辅助纱退绕装置及气源;所述接头方法步骤为:近原锭位抓取断纱纱管上移、环形气流绕纱定位装置伸入锭位、定位钢丝圈并将辅助纱卷绕在断纱纱管上、断纱纱管及装置归位、牵引纱线穿钢丝圈、气圈环、导纱钩、喂入罗拉完成接头。整个接头过程,基于张力反馈的气电协同调节,使任意时刻纱线上的张力保持在期望张力值附近。本发明提供了一种近原位引纱接头方法与装置,解决了现有引纱接头技术装置复杂,步骤繁琐,难以实现近原锭位稳定引纱接头。

    一种基于分形理论的骑行服织物阻力危机预测方法

    公开(公告)号:CN114707301A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210232033.3

    申请日:2022-03-09

    Abstract: 本发明涉及一种基于分形理论的骑行服织物阻力危机预测方法,包括以下步骤:根据骑行运动的状态设计风洞试验,确定每份织物的最小风阻系数,以及达到所述最小风阻系数时的雷诺数;获取所述若干份织物的表面图像,对所述若干份织物表面图像进行灰度处理,并计算经过灰度处理后的织物表面图像的分形维数;以所述织物的最小风阻系数和临界雷诺数为因变量,以所述分形维数为自变量,建立分形维数分别与织物最小风阻系数和临界雷诺数之间的拟合函数,得到织物阻力危机的预测模型;利用所述织物阻力危机的预测模型对样品进行预测。本发明实现过程简单、预测结果准确,具有较强的实用性。

    一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法

    公开(公告)号:CN113802227A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202110848442.1

    申请日:2021-07-27

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法,该方法利用大津法和清晰度评价函数对图像进行处理,获取每张图像的清晰度及对应的纱线位置;通过热力图对二者相关性进行分析,计算得到最佳焦平面位置参数并校准视觉系统。本发明提供的方法结合对纱线的运动学分析,针对纱线运动导致的离焦模糊问题,对视觉系统的参数进行优化校准,大大提高了采集图像的质量,为环锭纺细纱在线检测奠定了基础。

    一种基于循环神经网络的产品工期预测方法

    公开(公告)号:CN112101631B

    公开(公告)日:2021-08-20

    申请号:CN202010841162.3

    申请日:2020-08-20

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明设计了一种基于信息熵的产品工期关键参数滤取方法,该方法首先从企业制造执行系统(MES)提取与转换候选工期参数,随后对参数数据进行预处理,通过基于信息熵的方法进行工期关键参数滤取。本发明能够较好地满足工期关键参数滤取任务,且高效准确,提高了产品工期关键参数滤取的精准度与效率,具有很高的应用价值和经济效益,通过实际验证证明了此方法能够较好地应用到实际产品工期关键参数滤取任务中。

    一种基于可变形卷积的产品表面缺陷检测模型和检测方法

    公开(公告)号:CN111739001A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010552242.7

    申请日:2020-06-17

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明采用深度学习技术设计了一种基于可变形卷积的产品表面缺陷检测模型和检测方法,本发明首先设计了基于可变形卷积神经网络的模型结构与参数,模型输出结果采用one-hot编码方式将混合缺陷模式识别分解为单种类缺陷识别,采用基于深度学习进行网络模型训练,采用one-hot编码方法对混合缺陷模式的数据进行标注,随后进行对混合缺陷模式产品图像数据进行检测。本发明能够较好地满足检测任务,且高效准确,提高了产品混合缺陷模式下的检测精准度,降低了误检率与漏检率,具有很高的应用价值和经济效益,通过实际验证证明了此方法能够较好地应用到实际产品表面缺陷检测任务中。

    一种基于机器视觉的环锭纺细纱条干在线检测系统

    公开(公告)号:CN111235709A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010193070.9

    申请日:2020-03-18

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的环锭纺细纱条干在线检测系统通过边缘计算及5G高速传输方式,在细纱机上使用高速照相机,实现高速运动纱线的实时图像捕获,同时配合多元混合结构光实现条干、毛羽特征差分,最后融合结构化和非结构化数据,利用深度学习算法修正机理模型,实现细纱条干CV的实时在线检测。本发明能实时在线检测环锭纺细纱条干,实时反映生产过程中的条干波谱图,反应实时纱线质量情况和设备状态,以及时发现生产异常情况,辅助车间人员及时处理,保障高质高效生产。

    一种用于面料表面突起疵点的视触觉一体检测装置

    公开(公告)号:CN111024720A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911279149.7

    申请日:2019-12-13

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于面料表面突起疵点的视触觉一体检测装置,其特征在于,包括,布料运输装置;布料张紧装置;压力感应装置;图像采集装置;激光标记装置。由于采用了上述的技术方案,本发明与现有技术相比,具有以下的优点和积极效果:本发明将压感触觉检测和机器视觉检测相结合,大大提高检测面料表面的小型突起疵点的准确率,加快检测的速度,降低劳动成本,且操作简单,能够有效提高纺织车间的生产效率。

    一种复杂结构件制造特征数控加工参数生成方法

    公开(公告)号:CN109032076B

    公开(公告)日:2020-03-06

    申请号:CN201810734012.5

    申请日:2018-07-05

    Applicant: 东华大学

    Abstract: 本发明涉及一种复杂结构件制造特征数控加工参数生成方法,该方法首先进行模型总体数据信息读入及存储,其次对输入数据进行预处理,完成历史生产数据信息的模版化,进而设计了分阶段的数控加工参数生成方法,然后利用决策树对复杂结构件制造特征的粗精加工阶段进行划分,得到制造特征加工阶段划分方案,依据决策树可视性解释能力形成的条件语句,生成制造特征在不同加工阶段内的数控加工参数,结合粗精加工划分方案与对应阶段的数控加工参数方案后,形成完整的复杂结构件制造特征数控加工参数方案。本发明生成制造特征数控加工参数方案完整性、实用性强,效率高、正确率高。

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