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公开(公告)号：CN113755978B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111097787.4
申请日：2021-09-18
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于张力反馈的自动接头机器人柔顺控制装置包括机器人、引纱装置、张力传感器及工控机，工控机运行有基于力跟踪导纳控制模型以及PID控制器实现的基于纱线张力反馈的机器人柔顺控制算法。本发明采用力跟踪导纳控制器建立机器人引纱接头时纱线张力与机器人运动学参数之间的动态关系，同时加入PID控制来提高力跟踪性能，使得在整个接头过程中纱线上的张力保持在期望张力值附近。本发明可有效防止细纱自动接头过程中纱线的断裂，提高接头成功率，同时为低强力高支纯棉纱的自动接头提供解了决方案。
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公开(公告)号：CN114841865A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210262134.5
申请日：2022-03-17
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种面向环锭纺细纱在线检测的图像自适应反变焦去模糊方法，该方法针对细纱在线视觉检测图像的变尺度离焦模糊问题，挖掘离焦模糊度与纱线姿态之间的高度关联关系，在现有深度神经网络模型的基础上，设计位姿分类门控，自适应选择多尺度去模糊通道，实现更有效的清晰度恢复；针对检测对纱线图像边缘精度的要求，在损失函数中加入图像梯度先验，使去模糊模型关注于边缘细节信息的恢复。实际纺纱过程中的实验结果表明，本发明提供的方法可以有效地恢复离焦模糊图像清晰度，获取清晰的纱体边缘细节，解决了环锭纺细纱在线视觉检测中成像模糊的问题，提高了在线检测精度。
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公开(公告)号：CN114693991A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210242496.8
申请日：2022-03-11
Applicant: 东华大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种基于像素级强化特征多尺度融合的微小目标检测方法，该方法首先对原始输入图像进行每个像素点的标注和整张图像的标注，随后对原始输入图像进行特征提取和增强，通过抽取和融合多尺度特征层并对融合后的各特征层进行权重分配，最终得到微小目标的类别。本发明能够较好地满足微小目标检测任务，且高效准确，提高了微小目标检测的精准度与效率，具有很高的应用价值和经济效益，通过实际验证证明了此方法能够较好地应用到物体表面的微小目标检测任务中。
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公开(公告)号：CN109921699B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910232358.X
申请日：2019-03-26
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种运用于验布机的PLC控制方法，所述验布机通过三色警示灯来显示运行状态，三色警示灯分别表示正常运行、停止运行及运行异常，并由两个由电机驱动的卷筒带动固定于卷筒面上的布料进行卷绕，由安装在布料上方的光源与相机进行图像采集，其特征在于，所述PLC控制方法包括对电机的正、反转的控制及对三色警示灯、相机及光源的控制。为了实现验布机的收放布料、光源的开关、相机的图像采集以及验布机工作状态的显示配合工作，本发明提供了一种PLC的控制方法，该方法能够使验布机的各个环节相协调，能够完整的实现技术要求。
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公开(公告)号：CN111429415B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010193038.0
申请日：2020-03-18
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于网络协同剪枝的产品表面缺陷高效模型构建方法。本发明在初始检测模型的基础上，设计了基于网络协同剪枝方法，构建了高效的产品表面缺陷检测模型，在保证产品缺陷检测精度的基础上，大大降低产品表面缺陷检测的时间，满足企业在产品表面缺陷检测时间与精度上的要求，实现快速、高效、高精度的网络模型的构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111650208A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010483152.7
申请日：2020-06-01
Applicant: 东华大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种巡游式机织面料疵点在线检测器及应用。本发明针对当前机织面料疵点自动检测技术运行时间长、漏检高、资源占用多的特点，提出了一种针对机织面料的巡游式在线疵点检测器。本发明首先根据机织面料的表面特征和其疵点的形成机理和图像特征，设计了机织面料在线疵点检测算法，运用深度可分离卷积减少神经网络的参数量和计算量；其次设计了巡游式在线疵点检测装置，通过控制单元输出脉冲信号驱动步进电机，精确控制同步带滑台上的单个相机进行纬向位移，二次覆盖单向检测的漏检区，实现了全幅面巡游检测。本发明能够解决目前自动检测技术的不足，实现机织面料生产线上的疵点检测。
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公开(公告)号：CN110413947A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910584447.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明公开了一种面向卷积神经网络的粗粒度参数正则化方法，其特征在于，将卷积神经网络中同一卷积层上的各卷积核拉伸为一维列向量，并将这些列向量重塑为二维权重矩阵；计算该权重矩阵各列的均值和方差，并由此计算该权重矩阵任意两列的协方差；根据该权重矩阵任意两列之间的协方差计算该两列间的相关系数，得出该权重矩阵的相关系数矩阵，并将此相关系数作为卷积核之间差异程度的表征；计算该相关系数矩阵的范数并作为粗粒度正则项加入原卷积神经网络的损失函数。本发明可以使用更少的卷积核参数提取更具表达性的特征从而得到更高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110006908A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910322831.3
申请日：2019-04-22
Applicant: 东华大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明涉及一种运用于验布机的图像采集系统，其特征在于，包括布置于整体机架顶部的两台MV-CL042-70CC工业线阵相机，在MV-CL042-70CC工业线阵相机下方设有在宽度方向上横跨整个整体机架的光源架，光源架上设有DCM-2C050-24S机器视觉光源；整体机架的底部安装板上设有开关电源及工控机；开关电源为工控机、显示器、DCM-2C050-24S机器视觉光源、MV-CL042-70CC工业线阵相机提供工作电源；工控机连接显示器、DCM-2C050-24S机器视觉光源及MV-CL042-70CC工业线阵相机。本发明提供了一种运用于验布机的图像采集系统，可以获得适宜的布面图像，为后续图像处理、疵点检测做准备，本发明能够使验布机实现图像自动采集并保存的功能。
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公开(公告)号：CN109507966A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811380521.9
申请日：2018-11-20
Applicant: 东华大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种面向纬编面料生产的智能管控系统，包括计划与调度模块、生产执行模块和设备管理模块；计划与调度模块包括依次连接的纬编面料生产订单信息管理单元、排产与调度单元、重调度单元，纬编面料生产订单信息管理单元与库存信息单元相连；生产执行模块包括依次连接的工艺管理单元、工艺执行单元、生产监控单元，工艺管理单元与纬编面料生产订单信息管理单元连接，工艺执行单元与车间的生产设备连接，生产监控单元与排产与调度单元连接；设备管理模块包括依次连接的设备基本信息管理单元、设备状态采集单元、设备维修维护单元。本发明实现了纬编面料生产的实时自动化管控，有效提高了纬编面料生产的数字化、智能化水平，降低了生产消耗。
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公开(公告)号：CN114820444B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210276221.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多注意力宽度神经网络模型的混合缺陷识别方法，该方法通过知识融入的多通道注意力宽度神经网络对多种模式混合的缺陷进行识别。本发明以混合模式晶圆图缺陷为例，针对混合模式缺陷特征空间复杂的特点，该方法利用八种基本缺陷特征的先验知识，预训练注意力机制引导的选择性采样算子，使其准确提取混合模式缺陷中的单一缺陷特征；针对缺陷混合模式组合复杂的特点，该方法构建通道激活知识来指导选择性采样算子的激活，准确判别缺陷混合模式中包含的基本类型缺陷。与现有方法相比，所提模型具有更高的缺陷采样率和更高的混合模式晶圆图缺陷识别精度。
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