一种带有鞘气约束的弧形阵列静电纺丝喷头

    公开(公告)号:CN109267160A

    公开(公告)日:2019-01-25

    申请号:CN201811315128.1

    申请日:2018-11-06

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种带有鞘气约束的弧形阵列静电纺丝喷头,设有上盖板、针头安装板、导电板、支撑板、针头阵列和气罩;上盖板设进液孔,上盖板与供液装置连接;针头安装板为阶梯结构,阶梯结构的高度差与对应位置针头的高度差一致;导电板与高压电源正极相连;支撑板与导电板配合,支撑板设支撑板通孔,与导电板上的孔等大同轴分布;针头阵列设按弧形阵列排布的针头,针头阵列中间位置的针头位于最低点,针头阵列的两侧针头对称排布;气罩设有两个进气孔,气罩通过导气管与供气装置相连。可减小静电纺丝多射流喷头之间的电场抑制干涉及多射流之间的静电干扰,提高多射流密度和喷射稳定性,提高静电纺丝纳米纤维沉积效率,实现大面积均匀纳米纤维膜的快速成型。

    基于深度学习的鱼类识别方法、介质、终端设备及装置

    公开(公告)号:CN108921058A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810630729.5

    申请日:2018-06-19

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的鱼类识别方法,包括:获取鱼类图片;对有鱼区域进行标定,并生成有鱼区域对应的描述文件,以及将描述文件与鱼类图片进行关联;建立数据集,其中,数据集划分成训练集、验证集和测试集;进行基准模型的训练;将验证集输入基准模型,以生成第一预估结果,并根据第一预估结果调整基准模型的参数,以生成鱼类识别模型;将测试集输入鱼类识别模型,以生成第二预估结果,并根据第二预估结果生成鱼类识别模型的泛化性能评分;以及确定最终鱼类识别模型,并根据最终鱼类识别模型进行鱼类识别。相应地,本发明还公开了一种计算机可读存储介质、终端设备以及基于深度学习的鱼类识别装置,可实现对鱼类信息的精准识别。

    基于力矩电机的金刚石切割片性能测试装置及其测试方法

    公开(公告)号:CN104122159A

    公开(公告)日:2014-10-29

    申请号:CN201410381188.9

    申请日:2014-08-05

    Abstract: 基于力矩电机的金刚石切割片性能测试装置及其测试方法,涉及检测金刚石切割片性能的测试装置。所述测试装置设有支架、角磨机、金刚石切割片、角磨机运动滑块架、丝杠、导轨、导轨固定架、力矩电机、码盘、金刚石切割片外径检测器、计算机控制器和板材固定架;角磨机与角磨机运动滑块架固连,角磨机垂直设置,金刚石切割片安装于角磨机上且为垂直设置,角磨机运动滑块架与丝杠一端连接,角磨机运动滑块架与导轨移动配合,导轨水平设于导轨固定架上,力矩电机输出轴一端与丝杠另一端连接,力矩电机输出轴另一端与码盘连接,金刚石切割片外径检测器设于导轨一端,角磨机、金刚石切割片外径检测器、力矩电机和码盘均与计算机控制器电连接。

    一种电磁微喷装置
    44.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103203294A

    公开(公告)日:2013-07-17

    申请号:CN201310156231.7

    申请日:2013-04-28

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种电磁微喷装置,涉及一种微喷装置。提供适用于金属液体按需喷射的一种电磁微喷装置。设有上置磁铁、喷射腔体、下置磁铁、电极、供液管、供液槽、升降机构、步进电机和脉冲电流装置;上置磁铁和下置磁铁分别固于喷射腔体的上下表面;喷射腔体设有液体进口和液体喷嘴,电极设于喷射腔体两侧,并伸入喷射腔体内部,供液管一端与喷射腔体内腔连通,供液管另一端与供液槽连通,升降机构输入端与步进电机连接,升降机构输出端与供液槽连接,脉冲电流装置两端接于电极。

    一种基于双能X射线多模态重金属分选系统及方法

    公开(公告)号:CN120054893A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510284776.9

    申请日:2025-03-11

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于双能X射线多模态重金属分选系统,包括:物料输送子系统、X射线信号探测子系统、计算机子系统、物料分离子系统。根据本发明的技术方案,克服现有分选技术存在的对物料的限制,分选效率有限,对细小异物的分选能力不足,机器维护成本高,对环境污染,并且无法应对复杂混合物的分选等问题。

    基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114140439B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202111467997.8

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置,识别方法包括:从采样图像中获取特征点位置,并对焊缝类型进行分类,之后对图像作预处理后获取焊缝轮廓线,并结合特征点的位置、轮廓类型和轮廓线的形状计算出激光入射角参考向量;把特征点在采样的图像中的坐标以及激光入射角参考向量发送给机器人控制系统;机器人控制系统执行空间映射、轨迹规划操作,把图像特征点及激光入射角参考向量转换成可以控制机器人运动的控制量输出给机器人后控制机器人运动。通过YOLOv4实现对焊缝类型进行分类并识别焊缝轮廓特征点位置,进而计算出激光入射角参考向量,在三维异形焊缝的焊缝跟踪过程中具有较高的识别和分类准确率以及较高的鲁棒性。

    一种三维轨迹激光焊接焊缝跟踪姿态规划方法

    公开(公告)号:CN114043087B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202111467999.7

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开一种三维轨迹激光焊接焊缝跟踪姿态规划方法,其包括步骤:(a)约定TCP坐标系并手眼标定;(b)输入预设轨迹;(c)把传感器特征点坐标由传感器坐标系转换到机器人世界坐标系中;(d)构建参考球面;(e)通过双指针遍历预设轨迹的方式求解参考球面和预设轨迹的交点,获取焊缝特征点处机器人最佳姿态方向向量;(f)结合焊缝类型和姿态方向向量,规划机器人姿态。本发明通过设置预设轨迹,在跟踪采样过程中分析当前采样点和预设轨迹的位置关系提前预测传感器采样点处的机械臂姿态,提供了应用于eye‑in‑hand模式的线激光传感器激光焊接焊缝跟踪系统的实时规划姿态解决方案,可以用于实现多种三维异形轨迹的焊缝跟踪。

    一种锂离子电池隔膜的制备方法及其制备装置

    公开(公告)号:CN111987275B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202010903664.4

    申请日:2020-09-01

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明涉及锂离子电池领域,具体涉及一种锂离子电池隔膜的制备方法及其制备装置,包括以下步骤:⑴将聚偏氟乙烯加入到溶剂中,溶解,静置;⑵将磷酸三苯酯加入到溶剂中,溶解,静置;⑶将得到的混合溶液分别装入注射器中,将分别装有两种溶液的注射器固定在注射泵上,注射器连接同轴针头,将高压发生装置与同轴针头连接;⑷开启高压发生装置;⑸开启注射泵,开始静电纺丝;⑹静电纺丝完成后,关闭高压发生装置,得到锂离子电池隔膜;应用本发明公开的制备方法制备的锂离子电池隔膜,有效的提高锂离子电池隔膜的吸液率和孔隙率,吸液率和孔隙率的提高可以提高锂离子电池在高倍率下放出的容量。

    基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114140439A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111467997.8

    申请日:2021-12-03

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的激光焊接焊缝特征点识别方法及装置,识别方法包括:从采样图像中获取特征点位置,并对焊缝类型进行分类,之后对图像作预处理后获取焊缝轮廓线,并结合特征点的位置、轮廓类型和轮廓线的形状计算出激光入射角参考向量;把特征点在采样的图像中的坐标以及激光入射角参考向量发送给机器人控制系统;机器人控制系统执行空间映射、轨迹规划操作,把图像特征点及激光入射角参考向量转换成可以控制机器人运动的控制量输出给机器人后控制机器人运动。通过YOLOv4实现对焊缝类型进行分类并识别焊缝轮廓特征点位置,进而计算出激光入射角参考向量,在三维异形焊缝的焊缝跟踪过程中具有较高的识别和分类准确率以及较高的鲁棒性。

    基于卷积神经网络的对虾形态测量方法、介质、终端设备及装置

    公开(公告)号:CN108921057B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201810630720.4

    申请日:2018-06-19

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的对虾形态测量方法,包括:对对虾样本和参照物进行拍摄,以获取样本图片;根据样本图片对目标区域进行标定,并生成目标区域对应的描述文件,将描述文件与样本图片关联;根据样本图片以及描述文件建立数据集,根据数据集生成对虾形态测量模型;对测试集中的样本图片进行预处理,以生成测试图片;将测试图片输入对虾形态测量模型,以生成泛化性能评分;根据泛化性能评分确定最终对虾形态测量模型,并根据最终测量模型进行对虾形态测量;本发明还公开了一种计算机可读存储介质、终端设备以及基于卷积神经网络的对虾形态测量装置;从而实现对对虾形态参数高效、精准地测量,节约对虾育种过程中所需的人力和物力。

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