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公开(公告)号：CN110321676A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910584606.7
申请日：2019-07-01
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种大雄CAD教学版软件的学生作业防拷贝方法，用于解决现有学生作业防拷贝方法实用性差的技术问题。技术方案是在学生使用指定的大雄CAD软件进行绘图作业时，首先输入学生本人的信息，若学生产生可行的拷贝行为，则判断两个作业文件的隐含信息是否相同，若相同，则操作被允许，若不同，则直接屏蔽被拷贝的作业文件。本发明从源头上防止文件拷贝行为的发生，使学生只能自己做作业，从而节省了教师逐一检查作业是否是拷贝而来的时间，实用性好。
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公开(公告)号：CN105957046B
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201610289106.7
申请日：2016-05-04
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明首先提取经拟合得到的手势笔画的角度信息，并绘制出相应的角度直方图从而得到手势笔画的角度分布，再依据角度直方图对手势进行平行校正得到校正笔画；然后，利用变系数容差带判定聚类点，将待融合点进行分组聚类；最后，利用本发明的“坐标系‑权重准则”对校正笔画进行端点融合规整。本发明方法可以对在线绘制的平面立体投影图进行端点融合规整，有效地解决现有的强制捏合端点的融合问题，并对手绘投影图进行高效的规整处理。
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公开(公告)号：CN105046287A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510366795.2
申请日：2015-06-29
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06K9/6814 , G06K9/6218
Abstract: 本发明涉及一种在线多笔画重复绘制草图的聚类与拟合方法，首先通过笔画逼近折线段的折点序列，构造包围笔画的容差带；然后通过依赖于多笔画重复绘制判定算法的聚类算法将原始草图分成若干个子草图；最后将这些子草图拟合为直线段、折线段、二次曲线等标准图元。本发明方法可以对在线多笔画重复绘制草图中的笔画进行聚类，有效解决不同类型重复绘制笔画的聚类问题，并且将聚类结果准确拟合为直线段、折线段、二次曲线等标准图元，从而将多笔画重复绘制草图高效转换为二维线图。
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公开(公告)号：CN118366177A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410392635.4
申请日：2024-04-02
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种航空发动机叶片标识编码识读结果后处理审查校正方法，属于工业字符识别技术领域。首先输入叶片标识编码识读结果，基于Trie数据结构参考已有的包含所有叶片标识编码的样本库，通过后处理审查方法判读识读结果的准确性，如果正确则不进行后处理校正；如果不正确，则根据本发明所提供的后处理校正方法对输入的叶片标识编码识读结果进行校正处理，并进行交互选择输出最终的正确识读结果。通过本发明的应用，可以实现航空发动机叶片标识编码识读结果的审查和校正，综合一高识读准确率，避免大批量的人工查找核对过程，为叶片全生命周期管理过程的信息化和智能化升级提供基础。
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公开(公告)号：CN118366170A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410392631.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习的航空发动机叶片编码点阵字符识别方法，属于工业字符识别技术领域。通过工业相机获取叶片图像，利用现有的通用性目标检测网络模型完成叶片榫头编码点阵字符区域定位提取，借助多种图像处理方法对编码点阵字符区域图像进行图像增强和增广完成目标域数据集构建，使用同源任务的带有工业字符标识编码的汽车零件图片数据集和自行生成的清晰仿编码数据集进行处理完成源域数据集构建，设计构建YOLO‑GhostNetV2‑EMA网络模型结构图，根据所提模型设计深度迁移学习微调实验策略，进行实验并训练最佳字符检测识别模型，最后基于上述图像增强和最佳字符检测识别模型实现自然工况的叶片编码点阵字符高准确率识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239794B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110514825.5
申请日：2021-05-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向在线学习的学习状态自动识别方法，首先使用网络摄像头收集学习者的表情、身体姿态和眼动等信息，再通过视频图像对学习者进行情感状态、专注状态和注视状态三种状态的识别，然后使用加权平均法对三种状态按照权重求和进行信息融合，计算出学习状态，最后由学习状态得出学习者积极或消极的结果。使用本发明方法学习者只需使用配备网络摄像头的台式电脑、笔记本电脑或各种移动设备进行在线学习，就可以进行实时学习状态监测，不需要配备额外的专业设备，是一种低成本可大范围应用的方案。
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公开(公告)号：CN115937106A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211456529.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种实时环形螺栓组装配引导与检测方法，首先调用相机获取螺栓在法兰上的安装面的图像，利用灰度化处理、高斯滤波处理、二值图处理、膨胀运算等图像处理技术进行螺栓孔位标记；通过识别螺栓安装前后安装面上孔内图像的变动，来检测螺栓安装；其次以ASME中螺栓的十字交叉拧紧顺序作为螺栓拧紧顺序的判定依据，形成螺栓安装时的引导与检测的依据；最后根据安装时获取的实时图像，对其进行螺栓顺序安装阶段的判定，并根据判定结果反馈相应的引导和安装顺序正确与否的检测结果。本发明可以有效减少安装时间，减少顺序错误率，提升零部件连接的质量。
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公开(公告)号：CN113239794A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110514825.5
申请日：2021-05-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向在线学习的学习状态自动识别方法，首先使用网络摄像头收集学习者的表情、身体姿态和眼动等信息，再通过视频图像对学习者进行情感状态、专注状态和注视状态三种状态的识别，然后使用加权平均法对三种状态按照权重求和进行信息融合，计算出学习状态，最后由学习状态得出学习者积极或消极的结果。使用本发明方法学习者只需使用配备网络摄像头的台式电脑、笔记本电脑或各种移动设备进行在线学习，就可以进行实时学习状态监测，不需要配备额外的专业设备，是一种低成本可大范围应用的方案。
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公开(公告)号：CN113220121A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110487087.X
申请日：2021-05-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于投影显示的AR紧固件辅助装配系统及方法，包括工艺数据库模块、AR智能引导模块、装配检测模块和集成控制模块；将抽象的装配指导工艺以AR可视化的方式投影在装配操作现场，并对装配结果予以实时检测反馈，降低作业人员认知负担，提高装配效率，降低装配错误率。本发明通过投影显示的AR技术将复杂抽象的紧固件装配工艺信息进行AR可视化，无缝融合于物理装配场景，简明直观地呈现于操作者眼前，降低了对装配操作者的研读工艺的认知水平和经验判断能力的要求。
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公开(公告)号：CN106845173A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710101406.2
申请日：2017-02-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F21/16
CPC classification number: G06F21/16
Abstract: 本发明公开了一种SolidWorks文件防拷贝检测方法，用于解决现有文件防拷贝检测方法复杂而导致实用性差的技术问题。技术方案是通过依次读取文件夹内所有SolidWorks文件的特征属性信息，然后对比创建时间是否相同、特征成型时间是否极短、特征创建日期是否位于布置作业的时间区间内以及创建文件时录入个人信息是否正确来判断文件是否拷贝得来。本发明通过两种方式对SolidWorks文件拷贝进行检测，第一种针对多种拷贝方式分别进行信息提取与对比，筛选出存在拷贝的文件。第二种对多种拷贝方式使用同一种信息进行检测对比。能够节省教师检查作业的精力，并且能够筛选出全部的作业拷贝文件，实用性好。
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