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公开(公告)号：CN117825505A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410011849.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G01N29/04 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G01N29/44 , G01N29/46
Abstract: 本申请涉及倒装焊芯片缺陷检测技术领域，具体提供了一种基于共振频带能量熵的芯片缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取样本芯片；根据空气耦合超声换能器和多普勒激光测振仪从样本芯片中获取振动信号；对振动信号进行小波包分解，生成低频振动信号；根据低频振动信号生成低频振动信号频谱；根据Teager能量算子和多重极值分割法对低频振动信号频谱进行划分生成模态数、中心频率和惩罚因子；将模态数、惩罚因子和初始中心频率输入至改进VMD算法，生成低频共振频带能量熵；根据低频共振频带能量熵生成缺陷检测结果。采用Teager能量算子和多重极值分割的组合方法，不仅解决了模态混叠等问题，还实现了信号的精确分解。
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公开(公告)号：CN112380705A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011279983.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G01N33/20 , G06K9/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于非线性预测滤波算法的金属疲劳裂纹扩展预测方法，涉及金属结构健康监测与寿命预测领域，该方法包括：基于疲劳公式建立金属疲劳裂纹扩展的状态估计模型；提取Lamb波监测信号的特征值建立观测向量与状态估计向量的映射关系；在对模型的输入参数进行初始化设置之后，计算t‑1时刻的模型误差向量并用其修正状态估计模型的预测值，得到t时刻的状态估计向量；当裂纹长度估计值未超过临界裂纹长度值时，更新时刻后重新执行计算模型误差向量的步骤，并递推获得t+1时刻的状态估计向量，从而实现金属疲劳裂纹的扩展预测。该预测方法具有较高的预测精度和效率，在金属结构的健康监测与寿命预测方面具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111141520A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010113154.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于改进经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法，涉及故障诊断、信号处理技术领域，该方法包括：采集样本振动信号，对振动信号进行傅里叶变换从时域信号变换到频域信号，得到频域信号的主频带；然后利用尺度空间法对主频带进行自适应划分，划分为一系列子频带；计算主频带和各子频带的均值、方差，将均值和方差均小于主频带的子频带定义为冗余分量，将冗余分量与其下一个子频带合并；然后，在优化后的每个频带上建立自适应经验小波滤波器，获得对应的经验模式；最后，筛选出裕度因子最大的经验模式进行包络谱分析；该方法能够有效从强背景噪声下提取到滚动轴承的故障特征频率，很大程度上提高了滚动轴承故障诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN110667112A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911081939.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 江南大学
IPC: B29C64/176 , B29C64/20 , B29C64/209 , B29C64/307 , B29C64/321 , B29C64/393 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/00 , B33Y50/02
Abstract: 本发明涉及一种连续纤维增强复合材料3D打印机剪切机构及使用方法，剪切机构包括剪切刀、驱动机构、喷头机构和耦合控制系统，所述喷头机构包括散热风扇和喷头主体，所述散热风扇包括风扇叶和风扇支架，于喷头主体上间隔设置若干片散热片和两条对称的送料管路，所述送料管路包括喉管、连接件、加热环、喷嘴和快速接头，剪切刀的一侧连接驱动机构，另一侧伸入喷头主体上的安装槽内。本发明通过安装剪切机构，增强了连续纤维类复合材料3D打印的灵活性，降低了纤维连续性对3D打印路径规划的限制，实现含纤维零件的功能化设计和快速化制造，剪切机构及其耦合控制系统的设计有利于提升连续纤维增强热塑性复合材料3D打印成型件的表面质量和力学性能。
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公开(公告)号：CN119693461A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510206761.0
申请日：2025-02-25
Applicant: 江南大学 , 无锡市钻通工程机械有限公司
IPC: G06T7/73 , G06T7/13 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于图像分割的非开挖钻机钻杆的定位方法及系统，属于图像分割技术领域。包括：构建钻杆全景图像分割网络模型，利用图像数据集对钻杆全景图像分割网络模型进行训练，获得优化图像分割网络模型；获取待定位钻杆的钻杆全景图像，并将其输入至优化图像分割网络模型中，生成分割结果图像；提取分割结果图像的边缘特征，获得待定位钻杆的边缘坐标点集；对边缘坐标点集进行计算，得到最远点对；计算最远点对之间的距离，得到最小面积矩形；获取最小面积矩形的中心坐标，将中心坐标转换为相机坐标，再将相机坐标转换为世界坐标，获得待定位钻杆的位置信息。本发明在复杂背景下能够准确检测钻杆的位置和姿态，并确保坐标系标定的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118858439B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411329129.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片焊点缺陷检测方法、系统、介质和设备，其中，方法包括：步骤S1：获取样本芯片，其中，所述样本芯片存在不同的焊点缺陷；步骤S2：通过聚焦超声换能器获取所述样本芯片的超声信号；步骤S3：将所述样本芯片的超声信号由聚焦超声换能器转换为虚拟非聚焦超声换能器的时域波场信号，再将所述时域波场信号转换为信号频域波场，基于所述信号频域波场得到所述样本芯片的二维聚焦图像；步骤S4：提取所述二维聚焦图像的环形矢量因子，利用所述环形矢量因子剔除二维聚焦图像的伪影噪声，得到去噪后的二维聚焦图像；步骤S5：对所述去噪后的二维聚焦图像进行焊点缺陷检测。本发明能够对倒装芯片的焊点缺陷进行有效检测。
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公开(公告)号：CN119537928A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510110191.5
申请日：2025-01-23
IPC: G06F18/2136 , G06F18/28 , F04D27/00
Abstract: 本发明涉及压缩机状态监测技术领域，具体提供了一种离心压缩机旋转失速的多参数辨识方法。该方法包括：根据离心压缩机的压力传感器，获取压力脉动数据；根据离心压缩机对应的稀疏字典，对压力脉动数据进行稀疏重构，得到失速感知信号，其中，稀疏字典是根据离心压缩机的压力传感器采集的压力脉动数据训练得到的；根据失速感知信号，通过双通道融合以及空间相位辨识的方法，辨识失速动态传播的相位参数；根据相位参数对离心压缩机的多个目标参数进行计算。以解决相关技术中的离心压缩机参数辨识方法，存在准确率低，效率低的问题。
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公开(公告)号：CN118089593B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410483891.4
申请日：2024-04-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及机器视觉与光学测量技术领域，尤其是指一种基于多重曝光算法的自适应三维测量方法及系统，包括：利用相机采集一组曝光时间逐步递增的测量对象的纯白图像，获得测量对象ROI区域内过曝光像素数量与曝光时间的关系以及灰度值在预设范围内的像素数量与曝光时间的关系，从而获得一系列最佳曝光时间；按照最佳曝光时间对测量对象分别进行曝光，获得在不同的最佳曝光时间下的测量对象的条纹图像，使用多重曝光融合算法对不同的最佳曝光时间下拍摄的测量对象的条纹图像进行融合，求解全局相位，恢复测量对象的三维形貌。本发明解决了现有三维测量技术难以兼顾测量精度与效率的问题。
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公开(公告)号：CN117892203A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410293547.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 江南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及齿轮表面缺陷检测技术领域，尤其是指一种缺陷齿轮分类方法、装置及计算机可读存储介质，包括：构建缺陷齿轮深度迁移网络模型，所述缺陷齿轮深度迁移网络模型包括特征提取器、域条件通道注意力模块和分类器；将训练集样本输入特征提取器，再输入至域条件通道注意力模块，计算目标域和源域的分类输入特征在特征层上的距离损失以及目标域和源域的分类输出在分类层上的距离损失；构建损失函数，更新模型的网络参数；将无标签的目标域样本输入经过训练的缺陷齿轮深度迁移网络模型，得到分类结果。本发明不仅提高了对目标域缺陷齿轮分类的精度，并且在小批量缺陷齿轮分类检测方面表现出更加稳定的性能。
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公开(公告)号：CN112380705B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011279983.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G01N33/20 , G06F18/213 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于非线性预测滤波算法的金属疲劳裂纹扩展预测方法，涉及金属结构健康监测与寿命预测领域，该方法包括：基于疲劳公式建立金属疲劳裂纹扩展的状态估计模型；提取Lamb波监测信号的特征值建立观测向量与状态估计向量的映射关系；在对模型的输入参数进行初始化设置之后，计算t‑1时刻的模型误差向量并用其修正状态估计模型的预测值，得到t时刻的状态估计向量；当裂纹长度估计值未超过临界裂纹长度值时，更新时刻后重新执行计算模型误差向量的步骤，并递推获得t+1时刻的状态估计向量，从而实现金属疲劳裂纹的扩展预测。该预测方法具有较高的预测精度和效率，在金属结构的健康监测与寿命预测方面具有广阔的应用前景。
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