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公开(公告)号：CN115797914A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310052375.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/145 , G06V10/30 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种冶金起重机小车轨道表面缺陷检测系统，包括小车本体、轨道表面图像预处理单元、模型训练单元和缺陷检测评估单元；轨道表面图像预处理单元设置在小车本体上，用于获取不同位置的轨道表面图像，并对轨道表面图像进行预处理，建立小车轨道表面图像样本库；模型训练单元与轨道表面图像预处理单元通信连接，用于建立改进YOLOX模型，利用小车轨道表面图像样本库对模型进行训练；缺陷检测评估单元与用于将轨道表面图像预处理单元获取的小车轨道表面图像输入训练后的改进YOLOX模型中，进行轨道表面缺陷的识别与分类，并输出小车轨道表面缺陷的检测结果。
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公开(公告)号：CN114396968A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111541772.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FBG曲率传感器的螺栓松动监测系统包括FBG曲率传感器，所述FBG曲率传感器的两端分别通过固定部件交错固定在两个相邻的被测第一螺栓、第二螺栓上；所述固定部件包括套设在第一螺栓、第二螺栓的螺帽或螺母上的套箍，所述FBG曲率传感器通过固定片和螺钉固定在所述套箍的外侧；所述FBG曲率传感器包括弹性基体，所述弹性基体的两侧轴向对称的固定设置有第一FBG光纤光栅和第二FBG光纤光栅，所述FBG曲率传感器通过光纤与信号监测装置连接。本发明可实现多螺栓连接状态实时监测，降低了钢结构桥梁螺栓检测的人力和物力成本并保障钢结构桥梁的安全运营。
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公开(公告)号：CN110514345B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201910781608.5
申请日：2019-08-23
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及螺栓联接状态测量技术领域，特指一种电容式螺栓预紧力的测量监测装置，包括上极板、支撑结构与下极板，上极板通过螺钉一联接和固定于支撑结构上部，下极板通过螺钉二联接和固定于支撑结构下部，上极板上固定有环形PCB板一，下极板上固定有环形PCB板二，环形PCB板一与环形PCB板二对应设置，支撑结构中间设有用于安装所监测螺栓的螺栓通孔。通过电容传感元件将螺栓预紧力作用下支撑结构的压缩变形导致电容器极间距发生改变，进而引起电容变化，通过测量电路转换成电信号，再由电信号数值经相关公式计算螺栓预紧力大小，可准确的测量出螺栓预紧力，或通过事先标定获得传感器所受螺栓预紧力与电信号之间的关系，实现螺栓预紧力的测量与监测。
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公开(公告)号：CN110082106B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910308136.1
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于Yu范数的深度度量学习的轴承故障诊断方法，本发明首先通过使用一个深度神经网络对轴承故障数据特征进行自适应提取，采用基于Yu范数的边际fisher分析的度量可分性准则对顶层特征进行一个约束，获取兼具区分性和描述性的特征，在深度度量网络的顶层特征输出层添加BPNN分类器，对网络进行微调，将特征自动提取与分类识别融为一体，实现故障数据的诊断识别，提高轴承故障诊断的准确性和有效性，本发明涉及机械设备故障诊断技术领域。该基于Yu范数的深度度量学习的轴承故障诊断方法，提高故障诊断精度，解决因数据样本之间的类内差异性和类间相似性较大以及数据分类边界处具有模糊性而制约分类识别精度的问题。
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公开(公告)号：CN1911547A
公开(公告)日：2007-02-14
申请号：CN200610020043.1
申请日：2006-08-24
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种轧钢厂辊道钢坯的保温装置。其技术方案是，保温罩由活动保温罩[2]和固定保温罩[14]组成；活动保温罩[2]的罩体[6]内分别填充有耐火材料[4]、[8]，在耐火材料[4]、[8]的内表面相应地固定有耐候钢钢板[5]、[7]。固定保温罩[14]的罩体[10]左侧框架内填充有耐火材料[13]，耐候钢钢板[12]固定在耐火材料[13]的内表面上，罩体[10]的底部框架设置在辊道[9]之间，将普通钢板[15]呈“V”型结构固定在罩体[10]的底部框架上。在保温罩内腔三面的耐候钢钢板[5]、[7]、[12]和罩体[10]底部的“V”型结构内表面及其筋板[16]表面喷涂高辐射陶瓷涂料。本发明可避免水汽对保温材料的侵蚀，缩小带钢头部与尾部的温差，提高带钢的质量，降低能耗，改善工作条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119477810A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411456493.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06T5/10 , G06T5/70 , G06T7/269 , G06T5/77 , G06V10/141 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种连铸坯表面缺陷CCD扫描成像检测方法及系统，涉及铸坯检测技术领域，该方法包括：利用多光源对铸坯表面进行照明，采用高分辨率的CCD相机采集铸坯表面的图像；对采集的图像进行去噪处理，采用自适应高斯滤波和图像增强算法提高图像的信噪比，得到第一增强图像；采用光流法对第一增强图像中因铸坯表面高温和动态变化造成的图像模糊进行校正，计算第一增强图像中每个像素点的运动向量，得到第二增强图像；通过卷积神经网络对增强后的第二增强图像进行表面缺陷识别，确定铸坯表面的表面缺陷；基于亚像素精度计算，确定每个表面缺陷的尺寸和位置。本发明能够提升铸坯表面缺陷的检测精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114396968B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111541772.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于FBG曲率传感器的螺栓松动监测系统包括FBG曲率传感器，所述FBG曲率传感器的两端分别通过固定部件交错固定在两个相邻的被测第一螺栓、第二螺栓上；所述固定部件包括套设在第一螺栓、第二螺栓的螺帽或螺母上的套箍，所述FBG曲率传感器通过固定片和螺钉固定在所述套箍的外侧；所述FBG曲率传感器包括弹性基体，所述弹性基体的两侧轴向对称的固定设置有第一FBG光纤光栅和第二FBG光纤光栅，所述FBG曲率传感器通过光纤与信号监测装置连接。本发明可实现多螺栓连接状态实时监测，降低了钢结构桥梁螺栓检测的人力和物力成本并保障钢结构桥梁的安全运营。
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公开(公告)号：CN114324373A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111613158.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种带钢表面缺陷检测设备，包括直角工作台，且直角工作台的下表面固定连接有支撑腿，直角工作台的内壁转动连接有两个用于安装卷材的转动轴，直角工作台的内壁转动连接有第一导向轴，直角工作台的内底壁固定连接有固定板，固定板和直角工作台的上表面固定连接有同一个检测仪，直角工作台的内底壁设置有限位组件，直角工作台的下表面固定连接有清洁组件。本发明中，通过转动轴放置卷材，通过第一导向轴对卷材进行导向，通过检测仪对带钢的表面进行检测，并在不合格的位置贴上标签，通过限位组件防止带钢收卷时出现偏移，通过清洁组件对带钢的表面进行清洁，从而解决了缺陷位置标签无法查看以及灰尘影响检测结果的问题。
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公开(公告)号：CN110434729A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910694495.5
申请日：2019-07-30
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大口径金属容器自动砂带打磨机器人，包括行走部分、机械臂、打磨执行部分和控制部分；其中，所述行走部分安装于打磨容器边沿，并且行走部分横亘整个容器，所述机械臂的两端分别与行走部分和打磨执行部分连接，本发明涉及容器打磨设备技术领域。该大口径金属容器自动砂带打磨机器人，可实现通过行走结构以及机械臂带动打磨装置可对尺寸较大或尺寸不同工件打磨位置进行定位打磨，执行装置设计用于以尽可能最简单的方式将多种尺寸的砂带轮切换到一个工作位置，且具有良好的稳定性、准确性和快速性，后壳的开口安装吸尘装置，吸走打磨过程中产生的灰尘以减少灰尘杂物对环境和工人的影响。
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公开(公告)号：CN110082106A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910308136.1
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于Yu范数的深度度量学习的轴承故障诊断方法，本发明首先通过使用一个深度神经网络对轴承故障数据特征进行自适应提取，采用基于Yu范数的边际fisher分析的度量可分性准则对顶层特征进行一个约束，获取兼具区分性和描述性的特征，在深度度量网络的顶层特征输出层添加BPNN分类器，对网络进行微调，将特征自动提取与分类识别融为一体，实现故障数据的诊断识别，提高轴承故障诊断的准确性和有效性，本发明涉及机械设备故障诊断技术领域。该基于Yu范数的深度度量学习的轴承故障诊断方法，提高故障诊断精度，解决因数据样本之间的类内差异性和类间相似性较大以及数据分类边界处具有模糊性而制约分类识别精度的问题。
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