基于卷积神经网络的河蟹雌雄识别方法

    公开(公告)号:CN110100774A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910380544.8

    申请日:2019-05-08

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的河蟹雌雄识别方法,涉及模式识别领域,包括以下步骤:收集雌河蟹和雄河蟹的腹部和蟹壳的原始图像,建立原始图像数据集,将原始图像数据集分为训练集和测试集;对训练集中的河蟹图像进行数据扩增处理,增加训练集中的河蟹图像的数量;对扩充处理后的训练集进行预处理;构建卷积神经网络模型;将预处理后的数据输入构建的卷积神经网络模型,对卷积神经网络模型进行训练;将测试集输入训练好的卷积神经网络模型,识别测试集中河蟹的雌雄。本发明的优点在于:有效提高了河蟹雌雄识别的准确率和生产效率。

    一种基于EPICS的大科学装置前端控制方法

    公开(公告)号:CN117667288B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202311678967.0

    申请日:2023-12-08

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于EPICS的大科学装置前端控制方法,涉及大科学装置技术领域,包括通过配置控件参数,得到可实现动态的管道流通的水冷系统;通过集成写入方法,得到可实现集成数据写入的高压调制器系统;预先确定水冷系统和高压调制器系统为基础运行系统;配置系统的登录页面,所述登录页面与所述基础运行系统相关联,根据用户需要确定进入所述基础运行系统中的水冷系统或高压调制器系统,能够有效保证前端控制的可控性,保障装置的运行安全和效率,通过配置管道流通类型中短程距离流通、长程距离流通的控件及编写规则得到水冷系统管道流通页面,动态展示管道流通的效果,通过集成数据写入简化操作并且在可靠性上也有进一步的提升。

    基于自触发机制的混合微电网有功功率分配方法及系统

    公开(公告)号:CN113725922B

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202110975350.X

    申请日:2021-08-24

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 基于自触发机制的混合微电网有功功率分配方法及系统,属于自触发和微电网技术领域,解决如何使有功功率在多个交流直流微电网之间进行合理分配的同时大大减少资源的浪费的问题,通过设计的一种基于采样数据的自触发控制方案,实现了混合微电网之间精确的有功功率分配,通过引入一种自触发机制,显著降低通信资源的浪费并实现混合微电网之间的有功功率分配,使智能体仅在必要时刻进行控制更新,在最终几乎不影响性能的前提下显著降低资源的使用,避免了高频率采样造成的资源浪费;本发明的技术方案在有功功率分配、节省通信资源等方面都具有重要的应用价值。

    一种电磁抹拭工艺中钢丝张力与速度耦合控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116880422A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202311070261.6

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种电磁抹拭工艺中钢丝张力与速度耦合控制方法及系统,涉及电磁抹拭及张力控制技术领域。方法包括以下步骤:S1、采集电磁抹拭装置的系统参数,并基于所述系统参数构建系统模型;S2、对所述系统模型进行解耦,基于解耦后的所述系统模型设计控制器,基于所述控制器得到控制结果,所述控制结果作用于电磁抹拭装置。本发明通过设计了一种用于卷绕系统的速度控制器来对工艺中收卷辊的运行速度进行控制,保证了模式后镀层的质量。本发明还设计了一种张力控制器,设计了一个扰动补偿器来克服收卷辊带来的影响,解决了电磁抹拭过程中钢丝过松或过紧的问题。

    一种半导体溅镀制程优化控制方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116560320A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310568115.X

    申请日:2023-05-19

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及溅镀制程技术领域,特别涉及一种半导体溅镀制程优化控制方法、装置及介质。它提供了优化控制控制溅镀制程各变量思路,通过分析各溅镀时变量信息与成膜后片电阻信息的变化关系,找到优化各溅镀时变量信息的优化方式,达到提高溅镀质量的目的。本发明采用高斯二进制粒子群优化GPSO算法,引入高斯变异算子并优化概率映射函数,使得粒子更易跳出局部最优解,结合支持向量回归SVR模型从而实现非线性映射关系下的特征选择,同时实现高精度的片电阻值的软测量。

    一种基于智能优化的永磁同步电机参数辨识方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN116436357A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310614160.4

    申请日:2023-05-29

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及电机控制技术领域,特别涉及一种基于智能优化的永磁同步电机参数辨识方法、装置及介质。本发明在相同运行参数情况下,通过参数计算模型和参数可调模型分别计算出的待辨识参数的差值作为适应度函数;迭代过程中调整参数可调模型,使适应度函数最优,获得优化后的参数可调模型,此时的参数可调模型拟合了待辨识参数的变化规律,可显著提高参数辨识的精准度;最后辨识当前运行状态下永磁同步电机的当前待辨识参数。本发明在头脑风暴算法的基础上改进了新个体的生成方式,寻优精度与收敛速度均有提升,避免陷入局部最优解;并且改进了步长公式,避免粒子更新过于发散,适当缩短前期算法收敛时间。

    一种钢丝热镀镀层在线检测系统及方法

    公开(公告)号:CN115655085B

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202211428934.6

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明涉及一种钢丝热镀镀层在线检测系统及方法,在线检测系统包括:未热镀检测模块、已热镀检测模块和控制与显示模块;所述未热镀检测模块与所述控制与显示模块相连,所述已热镀检测模块与所述控制与显示模块相连;所述未热镀检测模块用于检测未热镀钢丝的第一磁场;所述已热镀检测模块用于检测热镀钢丝的第二磁场;控制与显示模块用于计算所述第一磁场和第二磁场,测量并判断钢丝镀层的厚度和均匀度,并显示所述厚度与均匀度。本发明通过非接触方式,可准确测量工业现场剧烈抖动的钢丝绳,测量过程实时性强。

    一种基于改进YOLOX-S算法的金属铸件表面缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN115797326A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211678195.6

    申请日:2022-12-26

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请提供一种基于改进YOLOX‑S算法的金属铸件表面缺陷检测方法,步骤为:1)采集数据库中若干金属铸件表面图像,构建金属铸件表面数据集;2)对金属铸件表面数据集中的数据进行预处理,并将处理后数据集按比例划分训练集和测试集;3)搭建基于改进YOLOX‑S网络的金属铸件表面缺陷检测网络;4)利用数据集训练基于改进YOLOX‑S算法的金属铸件表面缺陷检测网络;5)将待检测的金属铸件表面图像输入训练好的改进YOLOX‑S网络中,获得含有缺陷类别和缺陷位置的结果图。本申请针对于金属铸件表面缺陷构建基于改进YOLOX‑S算法的金属铸件表面缺陷检测模型,通过擦除机制和加强机制有效地解决了了原始YOLOX‑S网络存在的语义差异问题,提高了网络对于密集缺陷的检测精度。

    一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN114943741A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210624407.6

    申请日:2022-06-02

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请提供一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法,步骤为:1)采集待处理图像,使用目标检测算法将待处理图像划分为静态区域和动态区域;2)使用VSAC算法计算静态区域匹配点的基础矩阵F;3)使用基础矩阵F和对极约束计算动态区域匹配点的几何概率;4)将动态区域连续两帧匹配点的几何概率融合,作为当前帧匹配点的最终几何概率;5)对动态区域未匹配的点进行概率拓展,得到动态区域所有特征点的几何概率,并剔除不满足概率要求的特征点,将剩余的点传入后续跟踪和建图步骤。本申请将目标检测网络与传统的几何方法相结合能够同时满足视觉SLAM的精度和实时性要求,既保证了实时性又提高了定位精度和建图质量。

    茶叶近红外光谱分析中谱峰自动检测与重构方法及系统

    公开(公告)号:CN114216877A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111526109.5

    申请日:2021-12-14

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开茶叶近红外光谱分析中谱峰自动检测与重构方法及系统,其方法包括先采集原始光谱数据,再初始化参数,接着计算吸收峰的位置和宽度,随后更新相关系数并筛选稀疏块,然后计算代价函数及期望,之后判定终止条件,最后输出重构数据;本发明采用自动检测谱峰位置和确定峰宽的块稀疏贝叶斯学习方法能够准确的判断近红外光谱的谱峰数量和位置,从而能够准确的重构选取出谱峰特征,避免了算法重构过程出现误重构、有丢失的问题,且基于稀疏重构和谱峰自动检测的策略能够实现多重叠峰近红外光谱数据的吸收峰特征选取,进而实现高精度绿茶近红外光谱数据吸收峰自动检测与重构,有利于扩大茶叶检测等级精度及市场贸易。

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