一种自适应阈值频率的振动信号小波分析去趋势项方法

    公开(公告)号:CN111121955B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN201911407091.X

    申请日:2019-12-31

    Abstract: 本发明提供一种自适应阈值频率的振动信号小波分析去趋势项方法,属于机械系统振动信号预处理领域领域。本发明方法首先建立消趋效果判据W,基于W曲线良好的阈值频率自适应筛选规律,优选出准确率较高的五个小波函数,利用它们的W曲线筛选结果综合判断出最佳阈值频率,然后设定阈值频率,基于W曲线筛选出最优小波函数,完成阈值频率和小波函数的自适应设置。根据本发明的方法,不用依赖经验比较各种阈值频率和小波函数在处理信号时的实际效果,就能自适应判定最优阈值频率和小波函数。本发明的方法具有较好的自适应性和实用性,以及较高的计算效率,提高了振动信号小波分析的自适应性。

    一种固废分拣在线抓取方法和系统

    公开(公告)号:CN110302981B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201910522029.9

    申请日:2019-06-17

    Abstract: 一种固废分拣在线抓取方法和系统,适用于固废智能分拣领域,通过运输带输送待分拣的物料,使用视觉模块拍摄物料图像,获得物料位置姿态种类信息,通过上位机的在线抓取及姿态优化方法,实现利用物料信息进行目标物料抓取位置的计算,同时为了保证抓取的可靠性,利用离线训练好的卷积神经网络对抓取的角度和高度进行优化,同时该算法在线对单个物体进行训练,不断修正卷积神经网络模型,在机器人抓取末端设置力传感器,感应抓取是否成功,反馈结果到卷积神经网络模型,利用惩罚函数进一步修正模型。实时抓取应用稳定可靠,抓取成功率能够达到98%以上。

    一种便携式粒形粒度检测方法及系统

    公开(公告)号:CN108335310A

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201810022873.0

    申请日:2018-01-10

    Abstract: 本发明提供一种便携式粒形粒度检测方法及系统,方法包括接收移动终端摄像头正投影方向拍摄的正方形内颗粒的图像;根据所述正方形的尺寸对粒径进行标定;提取图像外轮廓;根据提取的外轮廓,使用粒径算法获取定方向径、定方向等分径和定向最大径;根据提取的外轮廓,使用盒维数法或功率谱法获得分形维数;根据提取的外轮廓,通过颗粒的外接椭圆来测定颗粒的扁平率,具体通过用长轴长与短轴长之比来描述颗粒的扁平率;根据提取的外轮廓,通过轮廓滤波方法获得表面纹理粗糙度;通过所述分形维数和粗糙度定量的表征颗粒的棱角性。本发明一种使用便捷、检测快速的便携式粒形粒度检测方法及系统,可运用于各种操作平台。

    沥青搅拌站骨料级配在线检测、防溢料控制方法及系统

    公开(公告)号:CN108277720A

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201810063153.9

    申请日:2018-01-23

    Abstract: 本发明提出一种沥青搅拌站骨料级配在线检测、防溢料控制方法及系统,系统包括:若干进料仓、若干骨料传送带、终端设备、PLC控制器、变频器和若干电动机;进料仓、骨料传送带和电动机的数量相同;每个进料仓的正下方设置有一条骨料传送带;每条骨料传送带的导轨上固定设置有暗箱;暗箱内设置有照明设备;暗箱顶部设置有图像采集器;终端设备与图像采集器相连接以接收采集的图像并进行处理;终端设备与PLC控制器相连接以发送各骨料传送带需要达到的速度比;PLC控制器与变频器相连接;变频器与所有电动机相连接;每个电动机与一条骨料传送带相连接以进行调速控制。本发明可使骨料级配合格并达到配比要求,能有效防止在沥青搅拌过程中发生溢料现象。

    一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法

    公开(公告)号:CN109916826B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN201910126775.6

    申请日:2019-02-20

    Abstract: 本发明涉及固废分类技术领域,特别涉及一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法;识别系统包括物料输送装置、种类识别装置,分拣装置;物料输送装置将物料传输至种类识别装置进行数据采集后,传输至分拣装置对物料进行分拣;物料输送装置包括第一传送带和第二传送带;物料通过第一传送带传输后落入第二传送带,第一传送带和第二传送带的运行方向相反。本发明提供的固废在线识别系统能够对物料起到有效的分散作用,避免了因为物料堆叠而造成种类识别的困难,也克服了人为分散造成的效率低的问题。通过识别方法,能够在线采集固废的二维图像和光谱曲线,达到准确有效对固废进行分类的效果,具有重要的实际应用价值。

    一种图像法集料堆叠空隙率预测方法和系统

    公开(公告)号:CN110838128B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201911080921.2

    申请日:2019-11-07

    Abstract: 本发明提供一种图像法集料堆叠空隙率方法和系统,包括1)拍摄集料颗粒图像,进行图像处理获得集料颗粒的外轮廓;2)扫描集料颗粒获得集料颗粒的高度轮廓;3)将4.75mm‑31.5mm集料粒径区间的集料颗粒等分成若干份,根据外轮廓中的粒径、面积结合高度轮廓中的集料高度统计出不同粒径区间的级配体积占比;4)对轮廓数据进行运算,得出颗粒的棱角性、针片状、扁平度和凸度;5)将级配体积占比和步骤4)的粒形参数作为输入值,运用深度学习算法预测集料的空隙率。本发明是将图像处理技术、扫描仪技术与人工智能相结合,在堆叠空隙率预测方面有效的运用。可以快速的测量多颗粒的粒度分布参数及粒形表征参数平均值,并且可以精确的预测多颗粒之间的空隙率。

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