珍珠真伪鉴别的无损检测装置

    公开(公告)号:CN101957312B

    公开(公告)日:2012-04-25

    申请号:CN201010516426.4

    申请日:2010-10-23

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 钟舜聪 杨晓翔

    Abstract: 本发明涉及一种珍珠真伪鉴别的无损检测装置,其特征在于:包括卤素钨灯光源,光纤分光镜,固定光纤分光镜的机械部件,装有光纤连接板和透镜的固定部件,垂直方向的手动移动平台,固定垂直方向手动移动平台的机械部件,光学平台,光纤连接板,透镜,参考镜,PZT马达,用于控制PZT马达的NI卡,x方向手动移动平台,用于装载被检测珍珠的倒圆锥形小杯部件,x方向的自动移动扫描平台及其控制器,y方向的自动移动扫描平台及其控制器,近红外光谱仪及电脑。本发明能实现对珍珠的二维扫描并成像珍珠的内部结构,既可以鉴别真假珍珠,还可以鉴别出天然海水珍珠或者淡水养殖珍珠,检测精度高。

    玻璃纤维复合材料内部结构的三维成像及损伤检测装置

    公开(公告)号:CN102023165A

    公开(公告)日:2011-04-20

    申请号:CN201010578941.5

    申请日:2010-12-08

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 钟舜聪 杨晓翔

    Abstract: 本发明涉及一种玻璃纤维复合材料内部结构的三维成像及损伤检测装置,其特征在于:包括光源(1),所述光源出射光沿光路的方向上依次设有双凸透镜(A)、光纤(Ⅰ)、双凸透镜(B)及分光镜(2),所述分光镜一侧出射端设有待检玻璃纤维复合材料(3),另一侧出射端设有参考镜(4),所述分光镜的输出端设有双凸透镜(C),所述双凸透镜(C)经光纤(Ⅱ)连接至光谱仪(5),所述光谱仪与带有数据采集和处理的电脑(6)相连,该装置通过扫描玻璃纤维复合材料,得到的光谱信号经过电脑的实时处理可以实现复合材料内部结构的三维成像,进而可以获得复合材料内部缺陷的信息,实现内部损伤的检测,检测精度高。

    一种汽车衡缓冲限位减振装置及其减振方法

    公开(公告)号:CN109341829B

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN201811395237.9

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 本发明涉及一种汽车衡缓冲限位减振装置,包括非端部铰接在秤台四角检修口中的杠杆臂,所述杠杆臂一端部铰接有用以安装在检修口中的减振器、另一端部设置有第一滚筒,所述第一滚筒的旁侧设置有用以安装在秤台上的第二滚筒,第一滚筒与第二滚筒的轴线不相互平行。该汽车衡缓冲限位减振装置的结构简单,此减振装置安装在汽车衡的四个检修口纵向位置,在汽车衡纵向振动时,与振动方向上的两个减振装置接触后同步运动,实现快速稳定秤体,减小冲击,提高称重精度和称重稳定性的目的。

    一种非接触振动频率组成测量方法

    公开(公告)号:CN111256806A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010067626.X

    申请日:2020-01-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种非接触振动频率组成测量方法,包括以下步骤:1)选取被测物的待测区域并提取其图像序列;2)将待测区域内的所有像素沿时程方向读出亮度信号后,分别储存为独立的亮度变化值;3)将得到的该些亮度变化信号输入训练好的多目标长短期记忆循环神经网络,得到振动频率预测结果,同时将该些振动频率预测结果重建成N个振动频率预测结果图;4)将振动频率预测结果分布绘制成统计直方图,取预测计数最大的振动频率为整个待测区域的振动频率预测值。该方法有利于获取被测物的振动频率组成。

    橡胶类材料双轴拉伸试验机

    公开(公告)号:CN107607400A

    公开(公告)日:2018-01-19

    申请号:CN201710845618.1

    申请日:2017-09-19

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 杨晓翔 周华森

    Abstract: 本发明涉及一种橡胶类材料双轴拉伸试验机,包括机架,所述机架上水平设有工作面板,所述工作面板上设有四组拉伸机构,四组拉伸机构组成十字形,所述拉伸机构均包括伺服电动缸,所述伺服电动缸的输出端依次连接有联轴块、力传感器、夹具,四组拉伸机构的上方设有CCD摄像头。该橡胶类材料双轴拉伸试验机的结构简单。

    一种适用于隔离微幅低频振动的准零刚度隔振器及其实现方法

    公开(公告)号:CN105864339A

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201610381177.X

    申请日:2016-06-01

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 杨晓翔 蓝双

    CPC classification number: F16F7/00 F16F2228/063

    Abstract: 本发明涉及一种适用于隔离微幅低频振动的准零刚度隔振器及其实现方法,涉及隔振装置领域,包括基座,所述基座中部设置有弹性升降机构,所述弹性升降机构的上端设置有载物台,所述载物台的两旁侧分别与设置于基座两旁部的负刚度机构相连接。实现方法:将一个具有一定重量的被隔振物体放置在载物台上,使弹簧被压缩,载物台向下移动并带动连杆,连杆推动轴杆在固定架的横槽内水平滑动,剪叉机构向下伸展,复位弹簧被压缩;使连杆运动水平位置,以使隔振器处于平衡位置,当外界的振动激励作用在基座时,振动传递到隔振器上,隔振器开始工作,隔离微幅低频振动。该隔振器不仅保证一定的承载能力和极低的刚度,而且具有行程放大的作用,同时实现方法简便。

    碳纤维抽油杆的非接触损伤检测装置

    公开(公告)号:CN102121897A

    公开(公告)日:2011-07-13

    申请号:CN201010596351.5

    申请日:2010-12-20

    Applicant: 福州大学

    Inventor: 钟舜聪 杨晓翔

    Abstract: 本发明涉及一种碳纤维抽油杆的非接触损伤检测装置,其特征在于:包括光源(1),所述光源(1)出射光沿光路方向上依次设有双凸透镜(2)、小孔(3)、双凸透镜(4)及分光镜(5),所述分光镜(5)一侧出射端设有待检测的碳纤维抽油杆(6),所述分光镜(5)另一侧出射端设有参考镜(11),所述分光镜(5)的干涉输出端设有双凸透镜(15),所述双凸透镜(15)经光纤(17)将光信号传递至光谱仪(18),所述光谱仪(18)的输出端经过通讯总线与带有数据采集和处理系统的电脑(19)相连,该装置可以测量碳纤维抽油杆表面或近表面微小的损伤,测量精度高,可达亚微米级别。

    双弯曲梁称重传感器
    18.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114414010B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202210065697.5

    申请日:2022-01-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种双弯曲梁称重传感器,由基础支架、双弯曲梁式弹性体、加载端部、光学干涉仪和信号处理装置组成;所述双弯曲梁式弹性体的一端固定安装在基础支架上,另一端为加载端部;中部设有工字形的通槽,工字形通槽上下双梁为该传感器的变形梁;工字形通槽中间的左右两个悬臂梁为参考臂和测量臂;两路光分别在参考臂和测量臂表面反射,并在光谱仪上形成干涉条纹;通过观察条纹变化量实现对被称重物质量的称量。所述光源采用宽带光,利用宽带光的多波长差分效应,结合频率估计算法,可实现纳米级的高精度测量。因此,该传感器具有分辨率高、灵敏度高,滞后、蠕变和进回程差小,同时抗环境干扰能力强的优势,可实现对待测物的高精度快速测量。

    双弯曲梁称重传感器
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114414010A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202210065697.5

    申请日:2022-01-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种双弯曲梁称重传感器,由基础支架、双弯曲梁式弹性体、加载端部、光学干涉仪和信号处理装置组成;所述双弯曲梁式弹性体的一端固定安装在基础支架上,另一端为加载端部;中部设有工字形的通槽,工字形通槽上下双梁为该传感器的变形梁;工字形通槽中间的左右两个悬臂梁为参考臂和测量臂;两路光分别在参考臂和测量臂表面反射,并在光谱仪上形成干涉条纹;通过观察条纹变化量实现对被称重物质量的称量。所述光源采用宽带光,利用宽带光的多波长差分效应,结合频率估计算法,可实现纳米级的高精度测量。因此,该传感器具有分辨率高、灵敏度高,滞后、蠕变和进回程差小,同时抗环境干扰能力强的优势,可实现对待测物的高精度快速测量。

    基于深度学习及图像处理的非接触振动频率测量方法

    公开(公告)号:CN111275744A

    公开(公告)日:2020-06-12

    申请号:CN202010067615.1

    申请日:2020-01-20

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习及图像处理的非接触振动频率测量方法,包括以下步骤:1)选取被测物的待测区域并提取其图像序列;2)将图像序列的第一帧输入深度卷积神经网络,将图像中的所有像素分为零值像素和非零像素;3)选择所有非零像素为有效像素,并将其坐标存储成列表,用于振动信号提取;4)对于图像序列中的每个图像,采用光流法先将其转为亮度信号,再提取每个有效像素的速度信号时程;5)对所有有效像素的速度信号时程进行平均及归一化处理;6)通过傅里叶变换进行功率谱密度估计,得到功率谱密度,并通过峰值拾取法获得频率组成,得到非接触振动频率测量结果。该方法有利于提高非接触振动频率测量的效率和精确度。

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