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公开(公告)号：CN115049627B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210739856.5
申请日：2022-06-21
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于域自适应深度迁移网络的钢表面缺陷检测方法及系统，方法包括：获取带钢表面典型缺陷图像样本，并对样本进行预处理；构建对抗域分离与自适应网络模型；将新样本特征嵌入到源域图像样本的共享特征中，并计算任务分类损失和嵌入分类损失；通过将多个损失添加权重，动态地优化动态分类损失与动态适应损失，并更新模型参数；当迭代次数达最优时，保存所述模型参数，并输入所述目标领域测试集，得到所述目标领域中钢表面缺陷检测的精度。本发明在对抗域分离与自适应深度迁移网络的基础上引入自适应挖掘样本隐藏信息和添加动态权重优化损失算法，提高了网络模型的泛化能力，最终实现更加精确的钢表面缺陷检测。
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公开(公告)号：CN113449683B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202110800782.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑SVD训练局部字典的高频超声稀疏去噪方法及系统，包括以下步骤：获取待测样品的高频超声检测信号；将获取的超声检测信号截取为长度为n的局部信号，组成数据集；利用数据集和K‑SVD训练局部字典；利用训练好的局部字典对局部信号进行稀疏分解，得到稀疏系数矩阵；利用稀疏系数矩阵重构超声检测信号的所有局部信号；利用重构的所有局部信号和贝叶斯最大后验概率估计全局信号，重构全局高频超声检测信号，完成去噪。本发明提高高频超声信号的信噪比和检测精度，可以更有效的观察到样品内部微缺陷的反射信号及位置。
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公开(公告)号：CN111822382A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010806458.1
申请日：2020-08-12
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种具有轴类零件快速检测和分料功能的双链轮送料装置，包括箱体外壳、双侧双链轮机构、传动轴、步进电机、气缸、激光传感器等，箱体外壳内部安装有两组通过传动轴连接在一起双链轮机构，传动轴与步进电机连接，双链轮机构下侧为合格、正超差与负超差三种类型零件的物料盒，装于箱体外壳上的气缸用于将激光传感器检测过的不合格轴类零件推入不同的物料盒内。实现对轴类产品外径的快速检测，并根据检测结果将工件自动分成合格、正超差与负超差3组，提高检测效率、保证检测质量，满足大规模生产、快速检测、淘汰品后期分类处理的生产要求，自动化程度高，操作简单，大大降低了操作人员的劳动强度和人工使用成本。
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公开(公告)号：CN119513672B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510085010.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 江南大学 , 无锡市钻通工程机械有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/213 , G01M13/00
Abstract: 本发明涉及信号检测技术领域，具体提供了一种旋转机械的自适应故障诊断方法。该方法包括：获取旋转机械的振动信号，对振动信号进行预处理，得到信号时频特征；基于自适应窗口函数计算瞬时时频估计值；基于信号时频特征与瞬时时频估计值计算瞬时频率；对瞬时频率进行平滑优化，得到时频估计值；基于时频估计值对振动信号进行重构，得到重构信号，基于重构信号确定旋转机械的故障诊断结果。以解决相关技术中采用同步提取变换方法，对旋转机械的振动信号进行故障分析的准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN118520227B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410986735.X
申请日：2024-07-23
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明属于微电子检测技术领域，涉及一种微电子产品异物缺陷检测方法、装置及可读存储介质；获取待检测微电子产品的异物缺陷碰撞信号，为异物缺陷碰撞信号的GMC稀疏去噪模型的惩罚项中各个稀疏系数设置权重，得到目标惩罚项；基于保真项和目标惩罚项，得到目标GMC稀疏去噪模型；并对目标GMC稀疏去噪模型迭代求解，得到异物缺陷碰撞信号的稀疏编码矩阵；利用稀疏编码矩阵对异物缺陷碰撞信号进行稀疏表示，得到目标异物缺陷碰撞信号，从而对待检测微电子产品进行异物缺陷检测；本申请尽可能地保留由于异物缺陷在腔体内发生滑动和碰撞而产生的碰撞信号，去除异物缺陷碰撞信号中的环境噪声，从而提高异物缺陷检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445624B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410766498.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G01N29/44 , G01N29/04
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片缺陷检测方法、系统、设备和介质，其中，方法包括：步骤S1：采集倒装芯片的一维振动数据，并将采集的一维振动数据划分为训练集、测试集和未标记样本集；步骤S2：将所述训练集划分为支持集和查询集，基于所述支持集和所述查询集构建若干损失函数，通过若干损失函数对预先设置的改进原型网络进行训练；步骤S3：对所述未标记样本集中的样本赋予伪标签，得到伪标签样本，并扩充所述训练集，通过扩充的训练集对改进原型网络进一步训练，得到训练好的改进原型网络；步骤S4：将所述测试集导入训练好的改进原型网络进行缺陷检测，得到检测结果。本发明能够有效提高在小样本情况下倒装芯片缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118365802A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410786283.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种三维点云重建方法、装置及计算机可读存储介质，包括获取待重建物体的第一与第二角度点云数据分别进行去噪与聚类，获取第一与第二角度主体点云后，基于预设匹配点对，构建相似度矩阵；利用谱分解获取相似度矩阵中每对匹配点对的匹配置信度，将具有局部最大置信度的匹配点对，作为匹配种子点对；统计匹配种子点对中所有与二值化相似度矩阵兼容的匹配点对，构建高阶空间矩阵；计算高阶空间矩阵中所有匹配点对相似度，获取相似度最高的前预设个匹配点对构成目标匹配点对集合，利用奇异值分解法，得刚体变换矩阵，利用内点计数准则得到最优变换矩阵，对第一角度点云数据进行变换，获取待重建物体的三维点云。
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公开(公告)号：CN118260577A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410306288.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片的超声激励振动信号去噪方法及系统，包括：通过高频超声激励检测获取待测芯片的振动信号，并对振动信号预处理得到扩充后的数据集；构建改进深度压缩感知去噪模型，利用样本加权自适应损失对改进深度压缩感知去噪模型进行迭代训练，得到训练好的信号去噪模型；其中，构建改进深度压缩感知去噪模型的方法包括：将扩充后的数据集转换成时频图，通过时频图获取采样矩阵，对采样矩阵进行重构，得到重构矩阵，采样矩阵和重构矩阵构成去噪模型；利用训练好的去噪模型对待去噪的芯片振动信号进行信号重构，获得去噪后的信号。本发明解决了高频超声激励下的倒装芯片振动信号易受噪声影响且传统稀疏去噪方法重构表现差的问题。
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公开(公告)号：CN117892068A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410299305.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及倒装芯片超声信号去噪技术领域，尤其是指一种倒装芯片超声信号去噪方法及装置，包括：获取倒装芯片的缺陷超声回波信号；构建缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数；构建Gabor字典作为过完备字典；对近端梯度下降算法进行深度展开，构建记忆增强深度展开网络模型，求解所述缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数中的目标稀疏系数；基于Gabor字典，利用目标稀疏系数重构倒装芯片的缺陷超声回波信号，得到去噪后的超声回波信号。本发明在很大程度上保留了原始超声回波信号的有用信息，避免对原始超声回波信号造成失真与削弱，进而提高了利用超声回波信号检测倒装芯片缺陷的准确率。
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公开(公告)号：CN111709174B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010559632.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于失效面理论的复合材料层合板强度分析方法，涉及复合材料结构失效分析领域，该方法包括：基于三维失效面理论确定材料损伤柔度矩阵的计算公式，从而建立起复合材料力学本构关系；采用失效面上的应力构造失效准则以判断复合材料是否失效及其失效模式，并基于失效面坐标系进行复合材料的刚度退化。通过对有限元软件进行二次开发建立了复合材料层合板的三维有限元模型，仿真模拟了复合材料层合板损伤起始、损伤演化和最终破坏的完整过程。该方法物理机制明确，能较好地预测复合材料层合板的失效载荷与失效模式，在很大程度上提高了复合材料层合板强度分析的预测精度，从而避免进行大量耗时长、成本高的试验测试。
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