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公开(公告)号：CN114957302A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210501916.X
申请日：2022-05-10
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明属于集成电路制造产业的配套原材料生产技术领域，具体涉及一种碳硼烷含氟光引发剂及其制备方法和应用。首先将碳硼烷，无水四氢呋喃，正丁基锂的正己烷溶液，4‑碘苯甲醚和高锰酸钾的吡啶溶液在氮气保护装置中反应制得双羧基碳硼烷；将双羧基碳硼烷与含氟光引发剂在DMF中进一步反应，在弱碱性缚酸剂的协助作用下，最终制得EUV光刻胶用碳硼烷含氟光引发剂。该光引发剂制备的光刻胶克服了传统光刻胶储存时间短、透光性差、分辨率低、残留物难去除等问题，可进一步提升光刻胶的使用性能，在半导体材料、人工智能、5G手机等领域有巨大潜力，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN114283280A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111469099.6
申请日：2021-12-03
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于改进卷积神经网络的水面漂浮垃圾识别方法，包括S1、对水面漂浮垃圾图像数据集进行扩充；S2、将ResNet50作为特征提取网络层，采用金字塔式锚框生成锚框，经Soft‑NMS筛选出疑似垃圾的多个目标候选框，ROI Pooling基于候选框映射的分类判别图来对目标进行分类和回归；S3、对改进后Faster RCNN网络进行模型训练；S4、对测试集进行测试。本发明在原始Faster RCNN上提出金字塔式锚框生成方式提升光照反射不均时检测准确率；针对目标尺寸占比太小，提出分类判别图提升小目标检测准确率，并采取Soft‑NMS，提升遮挡目标检测准确率。
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公开(公告)号：CN112080009B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010951725.4
申请日：2020-09-11
Applicant: 常州大学
IPC: C08G79/08
Abstract: 本发明属于高分子材料合成技术领域，具体涉及一种室温下兼具自修复与自清洁型的含硼氟杂化胶粘剂的制备方法。本发明通过向芳香基硼氧烷中引入全氟烷基二醇，制备室温下自修复、自清洁型含硼氟胶粘剂。其自修复功能在于B‑O动态共价键和多重氢键的共同作用，其自清洁功能在于低表面能氟元素的引入，提高表面疏水性。并且芳香基团和硼氧六元环的存在，保证胶黏剂具备优异的力学性能，因此制备的含硼氟胶粘剂具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN110399905A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910593069.2
申请日：2019-07-03
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明提供了一种施工场景中安全帽佩戴情况的检测及描述方法，本发明对工人安全帽佩戴情况采用图像及自然语言处理的方法进行检测和描述。在图像描述方面由于当前基于神经网络的图像描述方法缺乏可解释性且细节部分描述不充分，同时施工场景图像描述的研究较为匮乏，本发明采用YOLOv3目标检测算法，以及基于规则和模板相结合的方法生成安全帽佩戴的描述语句。使用K-means聚类初始化锚框参数值，然后在自制数据集上进行训练与检测，最后根据预定义的规则结合语句模板生成安全帽佩戴的图像描述。本发明在检测效率方面具有明显的优势，同时生成的描述较为准确，可以达到降低事故发生率的目的。
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公开(公告)号：CN106833251A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710033837.X
申请日：2017-01-16
Applicant: 常州大学
IPC: C09D153/00 , C09D167/08 , C09D175/04 , C09D133/08 , C09D7/12 , C08F293/00
Abstract: 本发明涉及一种无氟超疏水涂料，按质量百分比计，包括以下组分：长侧链聚丙烯酸酯嵌段共聚物5～50％、纳米或微米材料5～50％、树脂0～90％，长侧链聚丙烯酸酯嵌段共聚物是由长侧链丙烯酸酯类单体与功能性丙烯酸酯单体聚合而成；还涉及一种无氟超疏水涂料的制备方法。本发明的有益效果是：本发明所述涂料的制备工艺简单，无高温高压需要，原料易得；采用无氟丙烯酸酯单体，对于环境的污染较小，且成本较低；可采用喷涂至基底上，适用于各种干净的基底，常温下溶剂挥发，便可使基底具备超疏水性质，且涂层机械性能较佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106672733A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611095625.6
申请日：2016-12-02
Applicant: 常州大学
CPC classification number: B66B5/02 , B66B5/0031
Abstract: 本发明公开了一种基于微云智能终端的电梯故障分析预警系统及其方法，该系统包括微云智能终端模块、云服务中心模块和客户端模块，其特征在于所述的微云智能终端模块与云服务中心模块之间相互局域网连接，微云智能终端模块与客户端模块之间相互GSM连接，云服务中心模块和客户端模块之间相互互联网连接。本发明可以在电梯运行现场部署一种低价稳定的微云智能终端，并在其上搭载电梯故障分析预警相关软件，实现电梯现场运行数据采集、本地化存储、预警分析和预警结果实时推送。预警分析采用电梯故障案例库的方法。本发明可以提升电梯运行现场的数据处理和数据分析能力，对缓解云服务中心的数据处理压力也有很大帮助。
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公开(公告)号：CN103037003A
公开(公告)日：2013-04-10
申请号：CN201210564247.7
申请日：2012-12-24
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种气瓶跨区域云追溯管理系统及其方法，该系统包括条码读写器模块、职能部门客户端模块、云服务器端模块、查询设备，本发明以物联网、云计算、条码识别等技术为手段，利用条码识别技术作为气瓶标识的唯一手段，采用可追溯、云计算的方法对气瓶的出厂、登记、使用过程进行全程跟踪管理，建立完整的气瓶管理平台，增强气瓶管理的“透明度”和可追溯性，降低气瓶在流通过程中的潜在风险。
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公开(公告)号：CN115035065B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210660658.X
申请日：2022-06-13
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/776 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的道路裂缝检测方法，包括：获取多个道路裂缝图片，将多个所述道路裂缝图片划分为训练集、验证集和测试集；搭建U‑Net网络，所述U‑Net网络具有编码部分和解码部分，编码部分和解码部分各有5层；利用边缘细化模块取代所述编码部分中传统的双层卷积结构，每层包含3个边缘细化模块，在所述U‑Net网络的底部设计基于注意力机制的多尺度融合模块，在所述解码部分的第2、3、4层分别设计融合优化模块，得到改进U‑Net网络；将训练集和验证集加载到所述改进U‑Net网络进行训练和验证，保存效果最好的模型；用所述效果最好的模型对所述测试集中的道路裂缝图片进行测试，得到测试结果。它可以减少道路裂缝漏检误检现象。
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公开(公告)号：CN118755343A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410956948.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 常州大学
IPC: C09D151/08 , C08F283/00 , C08F220/18 , C08G18/32 , C08G18/34 , C08G18/48 , C08G18/61 , C08G18/66 , C08G18/67
Abstract: 本发明属于丙烯酸酯涂料技术领域，具体涉及一种光固化有机硅改性的水性丙烯酸酯涂料及其制备方法。先制备硅烷改性的丙烯酸醇酯，再将聚甘油‑2二聚羟基硬脂酸酯与硅氧烷，异氰酸酯，二羟甲基丁酸及催化剂反应，再经扩链反应后，降温滴加含有改性的丙烯酸醇酯的封端剂封端，得到水性聚氨酯乳液。乳液中加入环氧丙烷嵌段共聚物、甲基丙烯酸丁酯，反应得到经有机硅改性的水性丙烯酸酯，经光固化得到水性光固化有机硅改性的丙烯酸酯涂料。本发明水性乳液可以有效的降低VOC含量，制备的涂料具有附着力好、耐化学性好、紫外光固化快等优点，且耐光老化、耐水性能大大提升，其贮存寿命与使用寿命也较好。
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公开(公告)号：CN113964380B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111202944.3
申请日：2021-10-15
Applicant: 常州大学
IPC: H01M10/0565 , C08F218/00 , C08F220/34 , C08F222/24 , C08F228/02 , C08F290/06 , H01M10/0525
Abstract: 本发明属于聚合物电解质技术领域，公开了一种可原位热聚合的自修复聚合物电解质及其制备方法。该聚合物电解质包括锂盐、由含有不饱和键的导离子单体与同样含有不饱和键的二硫或多硫化合物经聚合而得的含有自修复化学键的聚合物、引发剂、增塑剂和无机添加剂。在一定温度条件下使其发生原位聚合，并具备一定的自修复能力。本发明所制备的聚合物电解质具有较高的电化学窗口，具有优异的自修复性能，既提升了电解质与电极的相容性，降低界面阻抗，又提高了电极活性材料的利用率，提高容量发挥，同时制备工艺简单，可有效提升锂电池的能量密度，具有广阔应用前景。
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