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公开(公告)号：CN114419081B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210312991.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06T7/12 , G06T7/181 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种图像语义分割方法、系统及可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取待训练图像，对待训练图像进行特征提取以得到多个待训练特征区域，根据多个所述待训练特征区域以及对应的人工标注标签组成第一数据集；然后构建融合神经网络模型，利用第一数据集对融合神经网络模型进行训练以得到训练后的融合神经网络模型；最后将预测区域图像输入至训练后的融合神经网络模型中进行预测，以得到模型预测结果。本发明提升了卷积神经网络对细节轮廓的提取能力，提高了分割区域的识别效果。
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公开(公告)号：CN113298837B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110847510.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明提供一种图像边缘提取方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取含有目标物的原始彩色图像，并从原始彩色图像当中提取出目标物所在区域，得到感兴趣区域图像；对感兴趣区域图像进行灰度化处理；对灰度图像进行分段线性灰度变换处理；对变换后的灰度图像进行双边滤波处理；将所述滤波处理后的灰度图像输入到预先训练的图像边缘提取模型当中，以提取出所述目标物的边缘轮廓。本发明通过先对感兴趣区域图像依次进行灰度化、分段线性灰度变换和双边滤波处理，能够明显过滤与剔除掉图像噪声点，并采用训练模型来对图像进行边缘轮廓的提取，能够极大削弱残留噪声点对边缘提取的干扰影响，从而提升了图像边缘提取的精度和能力。
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公开(公告)号：CN110000474A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910402355.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 南昌工程学院
IPC: B23K26/21 , B23K26/08 , B23K26/348 , B23K26/70
Abstract: 本发明具体公开了一种激光多功能复合加工系统，包括光纤激光器以及与所述光纤激光器连接的激光焊接头；还包括送丝机以及与所述送丝机连接的送丝枪；所述送丝枪所处的空间位置通过空间调整机构进行调整。本发明实施例的激光多功能复合加工系统可以实现单激光焊接、激光填丝焊接、激光-电弧复合焊接等多种激光加工方法，另外还包括辅助的侧吹保护气发生装置和底吹保护气发生装置可以实现各种金属材料，包括各种有色合金、活泼金属、稀有金属等的良好焊接保护，从而得到满意的焊接接头性能。
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公开(公告)号：CN107966836A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711224024.5
申请日：2017-11-29
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 郭波
IPC: G02F1/13
CPC classification number: G02F1/1309
Abstract: 一种TFT-LCD缺陷光学自动检测系统，包括焦距自动可调镜头、工业相机、屏幕抓取旋转机构、屏幕点亮器、视觉控制器、检测结果显示器、机械手及控制器。当自动检测TFT-LCD缺陷时，屏幕点亮器首先驱动TFT-LCD显示第一个检测画面，同时将指令传送给视觉控制器，视觉控制器接收到指令后控制工业相机拍照，并运行相应检测画面的图像处理程序。然后检测第二个检测画面，依次循环进行，直到所有TFT-LCD检测画面显示并检测完毕。最后将结果送到检测结果显示器。为了提高检测的准确率，视觉控制器控制焦距可调镜头自动聚焦。为了提高检测效率，机械手末端的屏幕抓取旋转机构进行快速取放。该系统具有检测准确率高、检测效率高的优点。
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公开(公告)号：CN118714464B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411197452.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 南昌工程学院
IPC: H04N23/741 , H04N23/81 , H04N23/88 , H04N23/951 , G06V10/24 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种CMT焊接场景的高动态范围图像在线合成方法，利用触发器触发相机动作采集焊接过程中的焊接图像；通过最佳合成帧数计算模块计算出合成最清晰高动态范围图像所需帧数；通过SAM模块对输入的多帧焊接图像进行对齐；对齐后的特征经过FFHDR‑Net模块整合全局特征，输出高动态范围图像。本发明可采用普通工业相机结合图像合成方法在线获取高动态焊接图像，在降低成本的同时可以实时生成能够同时获取熔池、电弧、焊丝伸出长度以及焊缝或焊道信息的高动态范围焊接图像，有助于提高焊接质量的检测和分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154993A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410567368.X
申请日：2024-05-09
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于水坝安全检测技术领域，公开了基于声光图像融合的双模态水下大坝裂缝检测方法，构建由DWTResNet网络、双模态融合模块、RPN网络、ROI池化和分类器组成的CW R‑CNN目标检测模型，使用标注好的水下大坝裂缝的光学图像和声学图像组成的水下大坝裂双模态数据集训练CW R‑CNN目标检测模型，实时采集水下大坝的光学图像和声学图像，输入训练后的CW R‑CNN目标检测模型中进行水下大坝裂裂缝检测，输出检测结果。本发明结合光学图像和声学图像两种模态的信息进行判断，可获得更为准确的水下大坝裂缝检测结果。
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公开(公告)号：CN116486273A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310732786.5
申请日：2023-06-20
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/28 , G06T7/13 , G06V10/26 , G06T7/194 , G06V20/70 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种小样本遥感图像水体信息提取方法，包括：对原始图像进行预处理；通过边缘评估指标选择预处理图像输入边缘提取算子，得到丰富语义信息的边缘图像；构造双流神经网络模型；通过调整双流神经网络模型的模型超参数，选择优化器与损失函数，提高训练模型的训练精度；将具有丰富语义信息的边缘图像，与原始图像作为输入项，对模型进行训练；将边缘图像作为输入项可以通过边缘语义，优化水体提取边界；模型训练完毕后得到遥感图像水体提取模型；遥感图像输入该模型可以提取出水体信息；本申请在水体像素与背景像素的差距较小时，仍能精确分割河流与背景，达到精确度较高的水体识别目的。
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公开(公告)号：CN113732440A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111102986.X
申请日：2021-09-18
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 郭波
Abstract: 本发明公开了一种用于三维焊缝跟踪的光学系统及方法，所述系统包括圆形弧光导入系统、隔光系统、光路校准系统和视觉采集处理系统；圆形弧光导入系统，包括凹透镜、凸透镜、锥形导光筒和金属反射面，用于投射圆形平行束弧光到焊件焊缝上；隔光系统，包括隔光罩、隔光阻燃布帘和磁条，用于隔离弧光；光路校准系统，包括电机、锥齿轮、滑动齿条、圆柱齿轮、转动轴和固定座，用于对工业相机和锥形导光筒的角度进行校准，保证投射到焊缝上的圆形平行束弧光处在工业相机所采集图像的正中位置；视觉采集处理系统，由工业相机和嵌入式图像处理器组成；用于采集图像，将采集到的圆形平行束弧光畸变图像进行处理。
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公开(公告)号：CN113298837A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110847510.2
申请日：2021-07-27
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明提供一种图像边缘提取方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取含有目标物的原始彩色图像，并从原始彩色图像当中提取出目标物所在区域，得到感兴趣区域图像；对感兴趣区域图像进行灰度化处理；对灰度图像进行分段线性灰度变换处理；对变换后的灰度图像进行双边滤波处理；将所述滤波处理后的灰度图像输入到预先训练的图像边缘提取模型当中，以提取出所述目标物的边缘轮廓。本发明通过先对感兴趣区域图像依次进行灰度化、分段线性灰度变换和双边滤波处理，能够明显过滤与剔除掉图像噪声点，并采用训练模型来对图像进行边缘轮廓的提取，能够极大削弱残留噪声点对边缘提取的干扰影响，从而提升了图像边缘提取的精度和能力。
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公开(公告)号：CN119205733B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411681213.5
申请日：2024-11-22
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明属于焊接技术领域，公开了一种焊丝伸出长度宽动态视觉检测方法，使用宽动态范围相机采集焊接图像；将焊接图像输入由SB模块、DB模块、聚合层和WN模块组成的WE‑NET模型中，焊接图像在输入WE‑NET模型后被分为两部分：其中一部分进入DB模块中，另一部分进入SB模块中；然后，将从SB模块以及DB模块中得到的特征输入聚合层进行融合，确定电弧区域，接着输入WN模块计算出焊丝端头点和喷嘴边缘点的位置；将焊丝端头点纵坐标与喷嘴边缘点纵坐标相减即得焊丝伸出长度。本发明可精确测量焊丝伸出长度，有助于焊接时能够保持焊接过程的稳定性，提高焊接质量。
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