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公开(公告)号：CN116823705A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310086886.5
申请日：2023-02-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的芯片缺陷数据集构建及检测方法，采用图像旋转、错切变换、镜像翻转数据增强处理方法对数据集进行扩充处理，将扩充后的数据集与原始图像数据集按照一定比例构成深度学习训练数据集；通过数据预处理方法实现图像信息的显著性提高；利用纹理方法和区域选择的缺陷提取方法，得到缺陷图像；利用轻量级卷积网络实现芯片缺陷图像的检测和识别。本发明在增加样本数量的同时保证了样本的多样性，解决了传统芯片缺陷检测中样本数量少的问题；引入了轻量级卷积网络，减少了网络参数，缩短了检测时间，实现了多尺度预测和准确的缺陷检测与识别。
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公开(公告)号：CN116184501A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310221338.9
申请日：2023-03-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于数据约束的地震资料高分辨率智能处理方法，包括以下步骤：步骤1、对原始地震数据进行带通滤波，生成低频地震数据；步骤2、将测井数据转换为反射系数，并将反射系数与宽频子波进行褶积，合成高频地震波形标签；步骤3、建立数据约束的高分辨率地震资料处理目标函数；步骤4、利用低频地震数据和与高分辨率地震数据标签对GAN模型进行训练，当目标函数满足要求时，保存GAN模型。本发明以GAN模型为基础，在传统标签约束的基础上引入了输入数据约束项，在拓宽地震数据频带的同时不改变其低频特征，保证了高分辨率处理结果的可靠性和稳定性，为砂体结构表征提供了有效可靠地基础数据。
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公开(公告)号：CN116184491A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310201074.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于反射结构特征的机器学习高分辨率地震数据重建方法，通过输入地震数据，筛选声波测井曲线和密度测井曲线，将深度域测井数据转换成时间域数据，首先计算声波阻抗，进而计算反射系数，再建立神经网络训练集，并利用原始地震数据，计算构造算子，最后建立具有反射数据结构特征的机器学习高分辨率数据处理系统的目标函数并求解，完成基于反射结构特征的机器学习高分辨率地震数据处理。本发明的方法将地震数据的空间特征融入机器学习高分辨率重建过程中，使预测结果包含数据的横向空间信息，最终提高结果的稳定性以及准确性，同时提升了地震数据薄层结构的恢复效果，能更加精细的刻画薄层砂体的空间展布特征和储层特征。
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公开(公告)号：CN116037504A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310087349.2
申请日：2023-02-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于三维立体视觉的陶瓷封装管壳缺陷检测装置及方法，包括：传输装置，陶瓷封装管壳在所述传输装置上运输；图像采集装置，用于采集所述陶瓷封装管壳的高质量图像；数据处理装置，用于存储所述陶瓷封装管壳的图像，并对陶瓷封装管壳缺陷进行识别与定位；显示装置，与所述数据处理装置相连接；分拣装置，与所述数据处理装置相连接；所述陶瓷封装管壳放置于所述传输装置上运输，所述图像采集装置获取所述陶瓷封装管壳的图像，并传输至所述数据处理装置，当所述数据处理装置判断出所述陶瓷封装管壳存在缺陷时，所述显示装置显示陶瓷封装管壳缺陷的类型、位置及大小，且所述分拣装置将存在缺陷的陶瓷封装管壳分拣到出来。
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公开(公告)号：CN115774026A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211654525.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种陶瓷芯片的缺陷检测装置及检测方法，包括：二维运动平台装置，陶瓷芯片固定在二维运动平台装置上；平台驱动装置，该平台驱动装置控制所述二维运动平台装置沿两个方向移动；工业相机装置，该工业相机装置设置于所述二维运动平台的上方；光源装置，该光源设置于所述工业相机装置上，且正对所述陶瓷芯片；数据处理装置，与所述工业相机装置连接；控制装置，所述控制装置与所述数据处理装置相连接；当所述陶瓷芯片与所述相机装置发生相对移动时，所述工业相机装置获取所述陶瓷芯片的图像并传输至所述数据处理装置，当所述数据处理装置判断出所述陶瓷芯片存在缺陷时，所述控制装置发出警示，并显示陶瓷芯片缺陷的类型、位置及大小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115690086A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211439434.2
申请日：2022-11-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/11 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于影像变化检测技术领域，公开了一种基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法及系统，包括对高分辨率遥感数据时相进行辐射校正、几何校正；对校正后的高分辨率遥感数据依次进行对等组滤波、颜色量化、J值计算、空间分割处理；使用SSIM与PSNR两种相似性测度分别对对象的相似性进行定量评价；利用多尺度融合策略进行变化检测，使用景观格局指数中的分维数过滤检测结果中的疑似误检区域得到变化检测结果。本发明提供了一种不易受噪声影响的，应用图像纹理特征进行变化检测的OOCD变化检测方法，构建了一个变化检测框架，能够快速准确地检测出具体的变化区域。
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公开(公告)号：CN118444398A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410565719.3
申请日：2024-05-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V3/38 , G06F17/16 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于海洋电磁数据处理技术领域，公开了一种海洋电磁时间序列数据重构方法及系统，利用地震初至拾取方法如长短时窗法记录噪音位置，用相同值替换的方式移除标识的噪音。针对每个含噪音的时间序列，定义噪音长度K为压缩感知算法中的稀疏值，构建测量矩阵、稀疏矩阵、传感矩阵。通过压缩感知匹配追踪算法得到重构后的时间序列，仅使用重构后噪音位置的数据替换相对应的原始时间序列中的噪音部分，原始时间序列其他部分保持不变。程序代码自动移动到下一个噪音位置，构建时间序列x、测量矩阵Φ、稀疏矩阵ψ、传感矩阵A、重构时间序列θ、替换噪音数据，直至所有标识的噪音重构、替换完成，输出重构后的电磁场时间序列文件。
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公开(公告)号：CN118409354A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410438746.4
申请日：2024-04-12
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/36
Abstract: 本发明公开了一种基于结构张量正则化的多道反演吸收补偿方法，包括以下步骤：(1)利用结构张量提取地震信号的空间倾角，沿倾角方向设计空间预测滤波器；(2)将空间预测滤波器引入到多道反演吸收补偿的正则化条件，在多道反演理论框架下实现地层吸收补偿。由于将地震信号的空间可预测性引入了吸收补偿反演的目标函数，因此，该反演系统具有一定的信号和噪声识别能力，能够实现信号和噪声的选择性补偿。该方法有效地抑制了噪声干扰在吸收补偿过程中的放大效应，在恢复高频信号的同时，较好地保持了地震记录的信噪比。
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公开(公告)号：CN115657025A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211231229.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于合成孔径雷达数据以及坡度矫正模型的森林树高反演算法。对于侧视雷达来说，距离向上的地形起伏对森林树高的反演精度影响较大。当地面在距离向上存在坡度时，雷达入射波的有效垂直波数将会被严重影响，按照以往树高反演算法，反演高度偏低。因此，本算法在以往树高反演算法的基础上，首先沿着雷达视线方向建立坡度矫正模型，然后通过数字高程模型(DEM)获取地面坡度和坡向信息并根据矫正模型重新估算有效垂直波数。将重新估算的有效垂直波数带入传统的干涉差分反演算法进行树高反演。通过将该算法应用得到若尔盖地区进行树高反演，通过与实测数据和传统方法进行对比，本发明公开的算法在树高反演的精度上有明显的提升。
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公开(公告)号：CN115459530A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211252276.X
申请日：2022-10-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开一种用于机器人仿真关节的永磁球型步进电机，在空心转子球体上分布有依据近似等边球面划分原则分布的永磁体槽，槽内放置有永磁体。在位于转子球体外侧的定子内分布有按照一定空间规则分布的定子槽，槽内放置有铁磁线圈。输出轴与空心转子球壳固连，轴端带有法兰盘，法兰盘上固定有位置传感器。定子与转子之间通过轴承及轴承支架相连，上轴承上固定有三个位置传感器。本发明通过固定在法兰盘以及上轴承的位置传感器来对转子的位置进行检测，精确定位了转子的运动位置。通过对比定子线圈的输出电流和位置传感器的信息并反馈到控制端，实现精确控制。同时由于结构简化，转子运行角度增加，使得其更适用于机器人关节的仿真运动。
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