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公开(公告)号：CN106735467A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710226549.6
申请日：2017-04-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23C1/06
CPC classification number: Y02P70/173 , B23C1/06
Abstract: 本发明涉及一种数控加工机床，尤其涉及一种轻型开放式三轴联动数控铣床。该轻型开放式三轴联动数控铣床包括铣床床身部分和电气控制柜部分；数控铣床床身包括Z轴支撑座、铣床底座、X轴伺服驱动电机模组、Y轴伺服驱动电机模组、Z轴伺服驱动电机模组、变频电主轴模组、加工工作台、固定加工零件的夹具、可伸缩性防尘罩、拖链以及变频电主轴水冷系统；电气控制柜部分包括开关模块、基于PC（电脑）+运动控制卡的数控控制系统、X轴驱动器、Y轴驱动器、Z轴驱动器、变频器及运动控制卡接线板；本发明的轻型开放式三轴联动数控铣床能进行三轴联动铣削、设计中考虑模块化与开放性，使得制造成本与维护成本低、结构简单、操作方便、加工效率高且维护便利、实用性更强。
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公开(公告)号：CN103192283A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310158759.8
申请日：2013-05-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 具有可测铣削力的整体叶轮五轴侧铣专用夹具，它涉及一种五轴侧铣专用夹具。本发明为解决现有的整体叶轮五轴侧铣不能实时测量铣削力，在叶轮铣削力测量时测力仪、叶轮的装夹定位耗时长的问题。第一定位圆盘加工有中心孔，第一定位圆盘的边缘沿圆周方向均布加工有三个矩形槽，第一定位圆盘上加工有四个定位螺纹通孔；第二定位圆盘的中心处加工有台肩孔，第二定位圆盘的内环上加工有四个沉孔，第二定位圆盘的外环加工有三个定位通孔，通过与销的过盈配合快速实现圆盘的定位；固定心轴由下至上插装在第二定位圆盘的台肩孔处，第二定位圆盘的上端面加工有中心圆形凹槽，中心圆形槽的直径与叶轮的外径间隙配合。本发明用于整体叶轮五轴双转台型铣床上。
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公开(公告)号：CN119084724A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411191146.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及室内搜救领域，具体涉及一种基于视听结合的室内救援车及被困人员定位方法，为了解决室内救援环境下无法快速准确的定位到被困人员和救援人员无法及时对现场进行高效排查，导致救援时间延长的问题，本方案俯仰旋转机构设置在救援车主体的上部，传感器箱设置在俯仰旋转机构上，双目深度相机、信息传接单元和麦克风阵列设置在传感器箱上；多个麦克纳姆轮设置在救援车主体的底部并通过安装在救援车主体的电机四驱动，控制模块和激光雷达设置在救援车主体，控制模块用于完成俯仰旋转机构、双目深度相机、信息传接单元、麦克风阵列和激光雷达的信号交互，本方案对视听的坐标进行了修正，使定位更加准确，进而缩短救援时间。
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公开(公告)号：CN119000687A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411091643.1
申请日：2024-08-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01N21/88 , G01N21/01 , G01B11/25 , B66F11/00 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/80 , G06T5/50 , G06V10/762
Abstract: 一种基于结构光点云和视觉的叶片缺陷检测装置及方法，它具体涉及航发涡轮叶片检测技术领域。本发明为了解决现有叶片难以实现多缺陷类型快速检测的问题。本发明检测装置包括支撑架、结构光检测系统、夹持运动控制机构、夹持机构、可见光检测系统和旋转机构，旋转机构与支撑架固接，旋转机构的下端通过夹持运动控制机构与夹持机构连接，夹持机构夹持待检测叶片，夹持运动控制机构驱动夹持机构实现提起和下落，旋转机构驱动夹持机构实现多角度旋转，结构光检测系统和可见光检测系统分别与支撑架固接，且相对布置在夹持机构的上方，结构光检测系统和可见光检测系统的镜头均朝向待检测叶片设置。本发明用于单晶叶片缺陷检测。
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公开(公告)号：CN117456147A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311393072.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/12 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的多指针表示数识别装置及方法，它涉及机器视觉技术领域。本发明为解决现有指针式仪表检测技术在真实环境中应用有限，检测实时性不高，鲁棒性低等问题。识别装置包括机器人主体和多传感器箱，多传感器箱设置在机器人主体的上端，多传感器箱上设有双目相机、深度相机、高清摄像头和信息传接单元，双目相机、深度相机、高清摄像头与信息传接单元电连接。本发明用于多指针表示数识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117418502A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311393071.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种冰面修护车辆及其缺陷检测修复方法，它涉及室内冰面运动场地修复技术领域。本发明为解决现有修冰车由于刮冰深度有限，为保证运动场地冰面的平整度，需要人工进行填补修复的问题。冰面修护车辆包括车体、双目深度相机、工控机单元、控制执行模块、喷水模块、制冰模块和刮冰模块，双目深度相机设置在车体上端的前侧，工控机单元和控制执行模块分别设置在车体上，控制执行模块与车体电连接，喷水模块和制冰模块分别设置在车体的前侧，刮冰模块设置在车体的后侧，双目深度相机、控制执行模块、喷水模块、制冰模块和刮冰模块分别与工控机单元电连接。本发明用于冰面修护。
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公开(公告)号：CN116952977A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310962684.2
申请日：2023-08-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种叶片内外微裂纹检测装置、方法及计算机设备，所述装置包含投影仪稳定机构；红外相机机构、第一工业相机机构和第二工业相机机构，沿周向布置并与投影仪稳定机构连接，以用于实现相机偏摆和旋转自由度调整；连接部件，用于连接投影仪稳定机构和机械臂。所述方法包含：调整投影仪、红外相机和工业相机的检测位置；根据检测位上的无损叶片制定分块图像信息采集方案；以设定的采集方案拍摄待检测叶片的红外热图、可见光图和三维点云图，得到单个叶片三维信息数据集；将信息数据集输入微裂纹检测模型中，以检测并区分待检测叶片内外微裂纹。本发明结构紧凑，检测效率高，误检率降低。
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公开(公告)号：CN114427652B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202111562884.6
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/00 , G06T1/00 , G06T7/73 , G06T7/80 , F16M11/42 , F16M11/38 , F16M11/20 , F16M11/18 , F16M11/10
Abstract: 室内三维重建信息采集装置及装置摄像头位置获取方法，本发明涉及三维重建信息采集装置及位置获取方法，本发明目的在于解决传统的信息采集利用人工手持摄像头的方法进行信息的采集，侦测存在未知危险情况的室内环境，无法使用人工方法进行重建信息的采集的问题，它包括小车车体、机械臂基座、机械臂旋转平台、升降装置驱动电机、升降装置、机械臂驱动电机、机械臂、摄像头俯仰电机、摄像头、旋转平台驱动电机和机械臂顶部平台；确定机械臂基座的第一位置；确定机械臂基座和机械臂末端之间的第一位置转换关系；确定机械臂末端的第二位置；获取机械臂末端和摄像头之间第二位置转换关系；获取摄像头的第三位置。本发明属于自动化控制领域。
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公开(公告)号：CN114425719A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111534971.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于CCD相机的球头铣刀检测装置及铣刀检测方法，本发明涉及铣刀检测装置及铣刀检测方法，本发明目的在于克服现有的在机检测中对刀具的检测装置复杂的问题，它包括防护壳体、运动控制卡、显示模块、计算机处理机构、上端相机机构和下端相机机构，上端相机机构和下端相机机构均通过运动控制卡与计算机处理机构连接，显示模块与计算机处理机构通过串口的方式连接，底端CCD相机拍摄刀具底面图像，上端CCD相机拍摄正面图像，并将图像信息传入计算机处理机构；裁剪图像的中心与原图像中心对应；像素当量标定因子计算刀具磨损的相关特征参数并将参数信息传递至显示模块。本发明属于刀具检测技术领域。
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公开(公告)号：CN109434564A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811567849.1
申请日：2018-12-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0957
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的铣刀磨损状态监测方法，包括如下步骤：采集加工过程中切削力信号，利用6层db8小波对采集到的切削力信号进行小波包分解，使用64个子能量带作为DNN网络的输入。将多个DAE层层堆叠形成DNN隐层结构，通过逐层无监督的学习，实现故障信息的层层提取，完成预训练后，添加具有分类功能的输出层，使用BP算法，微调DNN的参数，最终预测刀具磨损状态。本发明可摆脱对信号处理专家经验的依赖，快速准确的识别出不同加工条件下的铣刀磨损状态，具有监测精度高，适应性强等特点。
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