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公开(公告)号：CN119048966A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411531592.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于不同工况的图像检测坍落度模型迁移使用方法，包括获取以往混凝土的生产数据并进行标签、获取以往混凝土搅拌视频数据并进行预处理和建立初始混凝土坍落度检测模型和初始混凝土坍落度检测模型的迁移。本发明通过上述方法，通过获取以往混凝土的生产数据并进行标签、获取以往混凝土搅拌视频数据并进行预处理、建立初始混凝土坍落度检测模型的迁移的方法对搅拌均匀视频进行图像处理和初始模型的建立和将模型运用到新搅拌站中，能够快速的对模型的更新，减少了人工试验标注的工作量，节省时间和成本，通过混凝土生产过程中对坍落度的实时检测，可及时调整生产配方，提高混凝土生产的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118916652A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411417674.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/20 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/213 , G06F18/2413 , G01N33/38
Abstract: 本发明提供一种智能混凝土配方调整方法，包括以下步骤，特征选取与数据分析，电流曲线的特征值与抗压强度、坍落度关联，模型训练与算法优化和混凝土配方的调整。本发明通过上述方法，能够基于历史混凝土搅拌过程中的各个数据进行获取和处理，得到电流曲线与相应的抗压强度和坍落度标签，并能够根据电流曲线与相应的抗压强度和坍落度标签进行训练神经网络模型，得到混凝土抗压强度和坍落度检测模型，以便于通过该模型预测实际生产过程中的混凝土抗压强度和坍落度，并能够基于历史生产数据，匹配相同情况下的配合比，从而能够得到所需用水或凝胶材料调整量，保证了混凝土的生产质量，降低生产成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN118817540A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411309779.5
申请日：2024-09-19
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的沥青混合料质量在线监测方法及装置，方法包括以下步骤，沥青混合料样本制作、训练样本预处理、构建预测模型和沥青混合料的质量监测。本发明通过上述结构，通过上述的方法建立沥青混合料的预测模型，并根据实际生产时，向预测模型输入搅拌过程中的电流数据，能够实时有效的得到预测的沥青混合料的稳定度和流值，当预测值不符合生产要求时，能够及时报警，提醒人工干预进行调整配方，从而能够及时对不符合生产要求的沥青混合料进行二次调整，以保证沥青混合料出锅时的质量要求，能够减小废料的产生。
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公开(公告)号：CN117195163B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311478000.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/27 , G16C20/30 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于混凝土配方的坍落度预测方法、装置及可读介质，涉及混凝土搅拌检测技术领域，该方法包括：获取原料配方数据，并提取原料特征；构建坍落度预测模型，根据历史生产过程中不同抗压强度的混凝土的原料配方数据中的单位方量水质量或水灰比分布范围制作坍落度标签，将不同抗压强度的混凝土的原料配方数据中的每立方混凝土所使用的每种原料质量作为原料特征，构成训练数据，采用训练数据对坍落度预测模型进行训练，得到经训练的坍落度预测模型；将原料特征输入经训练的坍落度预测模型，预测得到对应的坍落度的预测值，解决现有技术中混凝土坍落度需要大量人工实验标注、生产后离线测量的问题，提高混凝土搅拌站的生产效率。
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公开(公告)号：CN117194969A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310774838.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于Mask‑RCNN的自训练固废识别方法，包括步骤S1、将采集的固废样本分为已标注和未标注两类；步骤S2、利用训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练，得到识别模型；步骤S3、利用识别模型对测试集中进行预测，若某物体的置信度小于第一阈值，则不对该物体进行标签，否则进行标签；步骤S4、对经过第一阈值筛选后的样本再次进行判断，若每个物体的置信度均大于等于第二阈值，则将该样本放入训练集中，否则放入未标注数据集中；步骤S5、再次进入步骤S2和步骤S3，利用更新后的训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练和更新后的未标注数据集进行预测。本发明能够实现有效样本的数据增强，进而帮助实现高效、准确的固废分类识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110898960B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201911140998.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于抛喷丸破碎废弃混凝土制备高品质再生骨料的系统，包括自磨机、喷丸机或抛丸机、传送带、返料装置、皮带磁选机、振动筛；所述自磨机用于破碎混凝土块并形成物料帘，所述喷丸机或抛丸机位于自磨机出料口上半部分，向物料帘发射高速弹丸；所述传送带设置在自磨机出料口下方；所述皮带磁选机设置在传送带上方，传送方向与传送带方向垂直；所述振动筛设置在传送带出口处下方；所述返料装置入料口设置在振动筛筛孔尺寸小于5mm的出料口处，所述返料带出料口设置在所述皮带磁选机上方。上述的系统，水泥砂浆剥离效果好、再生骨料性能良好、回收利用率高、经济性好。
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公开(公告)号：CN114757948A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210664982.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料砂浆含量检测方法及装置，属于深度学习的视觉检测领域，采用混合有纯骨料和纯砂浆的第一数据集训练图像分割模型，得到基础模型；使其第二数据集进行分割，获得第三数据集；将第一数据集、第三数据集和第四数据集合并打乱，得到第五数据集，将其用于训练基于deeplab的语义分割模型，得到最终模型；获取待检测再生骨料的不同表面的图像并通过最终模型分割，得到第二分割结果后计算出砂浆含量和连通域面积占比；获取标准骨料的吸水率与砂浆含量和连通域面积占比之间的关系，根据该关系以及砂浆含量和连通域面积占比计算出待检测再生骨料的吸水率，解决无法实时检测再生骨料的性能，检测效率低等问题。
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公开(公告)号：CN112044808A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010855832.7
申请日：2020-08-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种生活垃圾识别系统，包括工控机、垃圾输送装置以及沿所述垃圾输送装置的输送方向依次排列的彩色相机、3D相机和高光谱相机，所述彩色相机的侧下方设置有与所述彩色相机配合的线性光源，所述3D相机旁设置有与所述3D相机配合的激光发射器，所述高光谱相机的正下方设置有与所述高光谱相机配合的穹顶光源，所述垃圾输送装置、所述彩色相机、所述3D相机和所述高光谱相机分别与所述工控机通讯连接。本发明通过3D相机、彩色相机和高光谱相机结合的方式采集生活垃圾多维度特征信息，进而可以通过多特征信息融合和分层次识别，显著提高生活垃圾的识别准确性，使得机器智能分拣能够适用于生活垃圾分拣，有助于提高分拣效率并改善分拣工况。
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公开(公告)号：CN110665848A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201911063048.6
申请日：2019-10-31
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
IPC: B07C5/342
Abstract: 基于CCD相机与高光谱相机检测的建筑固废分拣系统，包括物料传输装置、图像采集检测装置、工控机、运动控制装置、机械抓取装置。该物料传输装置以给定的速度传送分散的物料；该图像采集检测装置安于传送带上方以采集物料的彩色图像与光谱信息；该工控机将采集到的图像信息进行加工处理并将检测信息传给运动控制装置；该运动控制装置将信息转化成控制命令并生成运动轨迹；该机械抓取装置根据控制命令与生成的轨迹对物料进行抓取分类。本发明通过CCD相机与高光谱相机相结合的方式采集图像信息，可大大提高分拣的准确度，同时该自动化分拣系统无需人工分拣，安全性高，分拣速度快，提高了建筑固废分拣的效率。
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公开(公告)号：CN119086886B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411576271.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N33/38 , G06N3/08 , G06N3/0464 , B28C7/02
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于搅拌中电流与声音信号预测混凝土坍落度的方法。该方法包括：S1、采集电流信号与声音信号；S2、数据清洗；S3、建立多模态神经网络；S4、预测混凝土坍落度。本发明通过将混凝土搅拌过程中采集到的电流信号和搅拌缸内的声音信号进行融合，经过神经网络进行特征提取后对混凝土的坍落度进行在线监测，使用本发明的坍落度监测方法能够在原材料来源复杂且不断波动的工况下，对搅拌生产中的混凝土坍落度进行实时在线的监测，控制生产中混凝土质量的稳定性，提高生产和施工效率，避免了由于坍落度不合格而造成的混凝土材料浪费。
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