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公开(公告)号：CN113598722A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110899472.5
申请日：2019-04-24
Applicant: 中国计量大学上虞高等研究院有限公司
IPC: A61B5/01 , A61B5/0205 , A61B5/11 , G16H50/50
Abstract: 本发明公开了一种睡眠环境光照条件辨识方法，先以阅读面照度、色温、颜色的xyz色坐标值及入睡持续时间等作为输入量，以经数据融合与拟合后得出的用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率等体征参数作为输出量，建立动态递归Elman神经网络，用来表征环境光照条件与用户入睡效率之间的映射关系；改变灯组电流，采集光色组合变化后的样本并对神经网络进行训练；实际应用时，训练后的网络用来在线对当前光照条件下用户入睡效率各相关参数进行预测。本发明在神经网络的输入中引入了从入睡转折点开始的时间长度，因此，可以预测进入入睡后某个时点的体征参数，并为潜在的高入睡效率光环境的搜索与推荐提供依据。
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公开(公告)号：CN110667146B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910845717.9
申请日：2017-05-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种薄膜剖面图像的膜厚采集方法，基于薄膜测厚仪输出用以显示被检测薄膜的横向剖面厚度图像，先根据区域特征获取含有目标曲线的ROI区域，在灰度化和滤波处理后，根据颜色分量和坐标特征获取该区域内的非连续膜厚曲线图像和辅助点阵图像；然后，对二副图像分别进行Otsu阈值分割和双阈值分割后得到二值图像，并将结果相合并生成一条连续完整且无交叉的膜厚曲线图像；最后，基于所获取的基准厚度值、坐标刻度值、厚度平均值，对所生成膜厚曲线上每个点，将其在图像中的像素坐标变换为所对应的厚度值。本发明通过对薄膜剖面图像的处理，能准确获取薄膜剖面各点的厚度值，从而为薄膜横、纵向厚度的一致性控制提供了基础。
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公开(公告)号：CN110113843B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910442906.1
申请日：2019-05-26
Applicant: 中国计量大学上虞高等研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于入睡效率因素的照明控制系统与调光映射装置，所述系统包括光色识别单元、入睡识别单元、可调光灯组、调光映射单元和控制单元；控制单元以阅读面光照的照度、色温、颜色等光色参数为输入量，以用户眼睛开度变化率、闭眼持续时长变化率、心率变化率、体动频率变化率、体温变化率等体征参数为输出量，建立动态递归Elman神经网络，以表征环境光照与用户入睡效率之间的映射关系；训练后的网络在现场光环境中用来对入睡效率参数进行预测，所述预测值被用来在基于多目标优化算法对光色参数进行寻优过程中计算光色条件的入睡效率评价值，寻优结果被调光映射装置转换为灯组的驱动电流值，从而实现不同环境下有助于用户入睡的照明。
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公开(公告)号：CN110667146A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910845717.9
申请日：2017-05-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种薄膜剖面图像的膜厚采集方法，基于薄膜测厚仪输出用以显示被检测薄膜的横向剖面厚度图像，先根据区域特征获取含有目标曲线的ROI区域，在灰度化和滤波处理后，根据颜色分量和坐标特征获取该区域内的非连续膜厚曲线图像和辅助点阵图像；然后，对二副图像分别进行Otsu阈值分割和双阈值分割后得到二值图像，并将结果相合并生成一条连续完整且无交叉的膜厚曲线图像；最后，基于所获取的基准厚度值、坐标刻度值、厚度平均值，对所生成膜厚曲线上每个点，将其在图像中的像素坐标变换为所对应的厚度值。本发明通过对薄膜剖面图像的处理，能准确获取薄膜剖面各点的厚度值，从而为薄膜横、纵向厚度的一致性控制提供了基础。
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公开(公告)号：CN107310173B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710429716.7
申请日：2017-05-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种膜厚控制系统及薄膜剖面图像的字符提取与膜厚采集方法，膜厚控制系统包括挤出单元、冷却成型单元、拉伸单元、测厚单元、监测控制单元和收卷单元，其中冷却成型单元内含刻印模块，监测控制单元内有数显设备、膜厚图像拾取模块、图像处理模块、控制模块、模头调节器和变频器。测厚单元检测薄膜厚度并将薄膜剖面图像传送给数显设备，并经膜厚图像拾取模块转送到图像处理模块，控制模块接收图像处理模块输出的标记有模头螺栓位置的薄膜厚度值集合后分别通过变频器和模头调节器来调节薄膜纵向和横向的厚度。本发明实时采集薄膜剖面图像信号，分析处理得到厚度参数，通过模头螺栓进行剖面的厚度调节，达到薄膜横向厚度均匀的目的，同时通过挤出速度的调节使薄膜纵向厚度保持一致。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107310133B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710429704.4
申请日：2017-05-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: B29C48/92 , B29C55/12 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06K9/32 , G06K9/34 , B29K23/00 , B29L7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的BOPP薄膜厚度控制方法，挤出机挤出原料熔体后，在经冷却成型单元固化为铸片时通过一个刻印模块在铸片两端打上V形或U形缺口印记，测厚单元检测薄膜厚度并将薄膜剖面图像传送给数显设备，同时又经膜厚图像拾取模块转送到图像处理模块，控制模块接收图像处理模块输出的标记有模头螺栓位置的薄膜厚度值集合后分别通过变频器和模头调节器来调节薄膜纵向和横向的厚度。本发明实时采集薄膜剖面图像信号，分析处理得到厚度参数，通过模头螺栓进行剖面的厚度调节，达到薄膜横向厚度均匀的目的，同时通过挤出速度的调节使薄膜纵向厚度保持一致。
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公开(公告)号：CN107661728A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710905520.0
申请日：2017-09-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于变速率学习的直落式物料配料装置及其控制器，所述配料装置包括机架、多组下料仓和下料阀、含分料器的计量斗、称重模块、落料阀、混料斗和控制器，在下料仓侧壁和机架上分别安装有距离传感器和振动杆，混料斗内有料位传感器和混料器。基于单次和累积下料误差，控制器通过迭代学习对下料阀进行控制，迭代过程中基于下料误差的变化分别对单次和累积下料误差的学习因子进行动态调整。本发明采用距离传感器和振动杆对下料仓内的物料堆积进行检测和调节，保证落料形态稳定，学习因子能自动调整优化，与现有技术相比，本装置不需要对参数反复试凑，能快捷地获得收敛性能较好的迭代式，且在迭代学习过程中的落料能被有效利用。
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公开(公告)号：CN106672357A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611041090.4
申请日：2016-11-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: B65B69/00
CPC classification number: B65B69/0008 , B65B69/0033
Abstract: 本发明公开了一种自动拆包卸料方法，采用传送带传送料包，并在其上设置用于检测料包的料包传感器和与磁针头部相配合的磁针头配体；待料包传送至预定位置时，采用切割机构以对料包进行切割拆包；在所述传送带的上方设置有吊袋机构，并在其上依次设有磁针出射机构和与磁针尾部相配合的磁针尾配体；磁针在初始状态下，位于磁针出射机构中，并在完成切割拆包后的料包传送过程中，由料包传感器检测到料包的位置后，由磁针出射机构射出磁针至料包上，磁针头部与所述磁针头配体相配合；再由吊袋机构上的磁针尾配体将磁针吸起，实现将料包吊起。本发明实现了自动拆包，不会对颗粒料产生包装袋碎屑污染；实现了无残留落料，防止了原料浪费。
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公开(公告)号：CN118779695A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410780579.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/24 , G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了非侵入式负荷识别装置与系统，装置包括用户接口单元和主机单元，主机单元获取电气负荷动作信号，在负荷投入后接收供电入口处所采集的电参数信号，经预处理后绘制为VI轨迹图，并输入到基于VGGNet‑ViT网络的电气负荷辨识模型，该模型由并行的VGGNet卷积网络层、ViT Transformer编码网络层进行特征提取，并经特征融合后由负荷辨识部对类型进行判别，以VI轨迹图及其对应的电气负荷工况类型建立训练样本集对该网络进行训练，经训练的电气负荷辨识模型用于实时地对电气负荷类型进行识别。本发明结合VGGNet网络对图像局部特征的提取和ViT网络的全局特征提取，将两种维度特征有效融合，使得所建立的辨识模型能有效减小对特征相似电气负荷分类的误判，提高了电气负荷识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118734201A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410780480.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/2431 , G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种非侵入式负荷识别与控制方法，建立一个基于VGGNet‑ViT网络的电气负荷辨识模型，获取电气负荷动作信号，在负荷投入后的时段中，采集电参数传感信号，经滤波和归一化后绘制为VI轨迹图，再进行连续化和灰度特征补充形成负荷工况样本，样本输入到辨识模型，由并行的VGGNet卷积网络层、ViT Transformer编码网络层进行特征提取，并经特征融合后由负荷辨识部对类型进行判别；以训练集对该网络进行训练，经训练的电气负荷辨识模型用于实时地对电气负荷类型进行识别。本发明通过灰度特征补充，并结合VGGNet网络、ViT网络分别对图像局部、全局特征的提取，有效提高了对负荷类别的区分能力，减少了误判；还基于识别结果进行供电控制，来保证负荷按预约时间或逻辑工作。
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