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公开(公告)号：CN101127117B
公开(公告)日：2010-05-26
申请号：CN200710053200.3
申请日：2007-09-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用序列数字减影血管造影图像分割血管数据的方法。该方法利用统计量标准差来描述图像上各点的像素灰度值在时间上的变化信息，通过计算各像素点的灰度标准差值，映射到0～255的灰度空间，得到一幅描述各点像素变化的特征图像，这样在时间上像素灰度值变化比较大的区域，即目标血管区域，标准差值会比较大，反映在特征图上，目标被增强了；而在时间上像素灰度值变化比较小的区域，即不含血管的区域，方差值会比较小，反映在特征图上，背景被削弱了。本发明采用了基于繁忙度测度的局部阈值分割方法，对特征图进行二值分割，然后运用最大连通域的标记技术，利用血管树在结构上的连通性，将血管树较完整得分割出来。
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公开(公告)号：CN101051384A
公开(公告)日：2007-10-10
申请号：CN200710052172.3
申请日：2007-05-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应增强数字减影血管造影图像的方法，其步骤为：①设定迭代次数；②将原始数字减影血管造影图像用小面模型进行拟和；③计算Hessian矩阵，并计算该矩阵的两个特征值λ1，λ2；④选取传导参数T的形式：；⑤选取传递函数的形式：；⑥采用各向异性扩散模型更新图像灰度；⑦重复步骤②到⑥直到达到设定的迭代次数。该方法在整个迭代过程中避免了人为选择传导参数，即传导参数能够自适应地变化，从而能够自适应的对数字减影血管造影图像进行增强，降低了噪声的影响，增强了边缘，提高了图像增强的效果。
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公开(公告)号：CN113283755B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202110594537.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种车间智能调度决策方法，对柔性工作车间调度数学模型进行处理，来获得一个节能、高效率的工件加工调度决策方法。该方法步骤包括：分析生产流程，根据需求选取优化的目标，设计调度模型；计算优势因子，根据优势因子采用轮盘赌的方式从MOPSO、SPEA2和NSGA‑Ⅲ三种算法中选择最合适的一种求解多目标优化问题；计算后，更新种群和优势因子，确定非支配解，并再次计算，直到结果收敛或者达到最大迭代次数。本发明在多种优化目标求解的智能工厂调度问题上，能够快速、高效、稳定地获取最优调度结果。让工厂在对加工产品线上的工作效率得到有效提高，提升了制造过程中的柔性、效率、稳定性和透明性。
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公开(公告)号：CN111897216B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202010686665.8
申请日：2020-07-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多运动段速度规划和插补方法，本发明添加过渡段后，连续运动过程中的速度规划问题。为提高运行效率，以单段位置和姿态速度规划为基础，研究连续运动段的轨迹速度传递问题及过渡段的速度优化问题，同时为提高末端轨迹的平稳性，采用S型加减速优化起始段速度规划；最后提出通过基于截距法的插补方法对样条曲线进行实时插补的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112013766A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010895521.3
申请日：2020-08-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明公开了一种非接触式R-test结构参数无冗余标定方法，包括以下步骤：步骤一，依次校准非接触式R-test中三个传感器的安装方向误差；步骤二，以三个传感器中一个传感器的安装位置为基准，建立关于另外两个传感器的安装位置误差的无冗余模型；步骤三，通过智能搜寻算法求出使得目标函数最小的误差；步骤四，根据步骤三获得的误差值依次对传感器的位置参数进行补偿，完成非接触式R-test结构参数的标定。本发明采用分步校准传感器位置误差和方向误差的策略，并建立关于传感器位置误差的无冗余误差模型，由此解决了现有标定方法由于参数冗余而导致的标定精度低的问题，具有较高的标定精度。
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公开(公告)号：CN1994228A
公开(公告)日：2007-07-11
申请号：CN200610125571.3
申请日：2006-12-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 多视点冠脉造影序列影像的时间配准方法，属于医学成像技术领域。为解决现有心电门控技术复杂，操作不方便的问题，本发明的主要步骤为：从不同的成像角度选取成像清晰的造影图序列；在所选的造影图序列中选择N个特征点作为计算单元，并分别记录它们的图像坐标；对于每个造影图序列，分别计算每个特征点的平均值坐标作为该特征点的平衡点坐标；计算每帧造影图中每个特征点与其平衡点之间的距离和σ；选取两个序列中的距离和σ值最大的两帧造影图，即为不同的成像角度的造影图序列中心跳扩张最大时刻的对应图像。本发明所述方法对采集的图像进行分析，能够得到相应的不同心跳周期的冠脉造影图，为血管的三维重建提供精确的控制，并减少了相应的设备的硬件设施。
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公开(公告)号：CN113580135B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110909430.5
申请日：2021-08-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种有偏置七轴机器人实时逆解算法，包括：基于有偏置七轴机器人，对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人；重建虚拟六轴机器人的D‑H参数模型；对于给定的和有偏置七轴机器人的每一个探测点θ7‑predict，计算出将代入虚拟六轴机器人中计算运动学逆解，求解出虚拟六轴机器人的关节角θ6‑result；计算abs(θ7‑predict‑θ6‑result)，将所有abs(θ7‑predict‑θ6‑result)中的最小值对应的θ7‑predict为目标θ7‑predict，基于目标θ7‑predict，采用数值迭代方法，确定有偏置七轴机器人的一组最优关节角。
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公开(公告)号：CN113580135A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110909430.5
申请日：2021-08-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种有偏置七轴机器人实时逆解算法，包括：基于有偏置七轴机器人，对应建立一个满足piper准则的虚拟六轴机器人；重建虚拟六轴机器人的D‑H参数模型；对于给定的和有偏置七轴机器人的每一个探测点θ7‑predict，计算出将代入虚拟六轴机器人中计算运动学逆解，求解出虚拟六轴机器人的关节角θ6‑result；计算abs(θ7‑predict‑θ6‑result)，将所有abs(θ7‑predict‑θ6‑result)中的最小值对应的θ7‑predict为目标θ7‑predict，基于目标θ7‑predict，采用数值迭代方法，确定有偏置七轴机器人的一组最优关节角。
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公开(公告)号：CN113283755A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110594537.5
申请日：2021-05-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种车间智能调度决策方法，对柔性工作车间调度数学模型进行处理，来获得一个节能、高效率的工件加工调度决策方法。该方法步骤包括：分析生产流程，根据需求选取优化的目标，设计调度模型；计算优势因子，根据优势因子采用轮盘赌的方式从MOPSO、SPEA2和NSGA‑Ⅲ三种算法中选择最合适的一种求解多目标优化问题；计算后，更新种群和优势因子，确定非支配解，并再次计算，直到结果收敛或者达到最大迭代次数。本发明在多种优化目标求解的智能工厂调度问题上，能够快速、高效、稳定地获取最优调度结果。让工厂在对加工产品线上的工作效率得到有效提高，提升了制造过程中的柔性、效率、稳定性和透明性。
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