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公开(公告)号：CN119147529A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411624934.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N21/84 , G01N15/0227 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及沥青混合技术领域，尤其涉及一种沥青混合料骨料级配在线监测方法。一种沥青混合料骨料级配在线监测方法，包括S1、骨料预处理；S2、实时分析；S3、生产数据获取；S4、样本获取；S5、输入前馈神经网络模型；S6、预测混合结果。本发明首先运用labelme软件及Mask RCNN实例分割网络对骨料进行等级划分，从而可以在线识别出生产线上的骨料级配，同时对骨料级配、配合比及其生产出的沥青混合料进行跟踪，建立前馈神经网络模型，得到生产数据与沥青混合料坍落度之间的映射模型，将该模型输入至电脑端，即可对生产线上正在生产的沥青混合料坍落度性能进行预测，从而科学指导生产人员对生产配方及数据进行调整。
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公开(公告)号：CN118883215B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411379702.5
申请日：2024-09-30
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G01N1/28 , G06T7/00 , G06N20/00 , G06T7/194 , G01N1/38 , G01N33/38 , G01N21/84 , G01N22/04 , G01N15/08
Abstract: 本发明提供一种基于视觉的混凝土配方实时控制方法及其装置，其中方法包括材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法。本发明通过上述结构，通过材料特性检测方法，搅拌质量检测方法，生产质量调整配方方法的配合下，能够实时有效的预测混凝土搅拌过程工作性能以及检测骨料级配、颗粒形状参数，减少生产过程中必要的性能检测时间，提高生产效率，当本批次混凝土的性能不满足要求时，通过当前的骨料级配、颗粒形状参数计算出所要补充的骨料用量，并实时进行调整，以保证混凝土出料时性能能够满足要求，减少资源浪费，提高调整配方效率。
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公开(公告)号：CN110921351B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN201911193894.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种分料装置，包括：阀体，所述阀体具有：在沿所述阀体的高度方向上位于顶部的入料口；在沿所述高度方向上位于底部的第一出料口及第二出料口；至少部分在沿靠近阀体外侧的方向，在所述高度方向上升高的第一侧壁；与所述第一侧壁相对的第二侧壁；设置于阀体内部的阀板；所述阀板能够被驱动而绕转轴转动，所述第一出料口在所述第一侧壁与所述转轴之间，所述第二出料口位于所述第二侧壁与所述转轴之间；以及设置于所述阀体内的位于所述转轴上方的挡板，所述挡板沿靠近所述第一侧壁的方向，在所述高度方向上升高。能够适应通过一个入料口对在不同的落料位置落料的物料进行精准分料的要求。
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公开(公告)号：CN117390586B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311705113.7
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土坍落度监测领域，包括：获取混凝土搅拌过程中的视频数据和非视频数据并进行预处理，得到预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据；构建多模态坍落度预测模型并训练，得到经训练的多模态坍落度预测模型，将预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据输入经训练的多模态坍落度预测模型，其中，预处理后的视频数据输入第一特征提取网络分支，提取得到视频特征，预处理后的非视频数据输入第二特征提取网络分支，提取得到非视频特征，视频特征和非视频特征依次经过融合模块和输出模块，得到坍落度的预测值，解决单一模态的数据对坍落度预测的准确度低、稳定性差等问题。
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公开(公告)号：CN117422709B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311709417.0
申请日：2023-12-13
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RGB图像和深度图像的坍落度预测方法及装置，涉及坍落度预测领域，该方法包括：获取混凝土搅拌阶段采集到的混凝土表面的原始RGB图像序列和原始深度图像序列，对原始RGB图像序列和原始深度图像序列进行预处理，得到RGB图像序列和深度图像序列；构建基于双模态特征融合的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型；将RGB图像序列中的RGB图像及其对应的深度图像序列中的深度图像输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，以解决在混凝土搅拌过程中实时检测坍落度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117390586A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311705113.7
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态数据的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土坍落度监测领域，包括：获取混凝土搅拌过程中的视频数据和非视频数据并进行预处理，得到预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据；构建多模态坍落度预测模型并训练，得到经训练的多模态坍落度预测模型，将预处理后的视频数据和预处理后的非视频数据输入经训练的多模态坍落度预测模型，其中，预处理后的视频数据输入第一特征提取网络分支，提取得到视频特征，预处理后的非视频数据输入第二特征提取网络分支，提取得到非视频特征，视频特征和非视频特征依次经过融合模块和输出模块，得到坍落度的预测值，解决单一模态的数据对坍落度预测的准确度低、稳定性差等问题。
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公开(公告)号：CN116689133B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310973951.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料质量控制方法、装置及可读介质，涉及建筑固废资源化领域，通过获取处于破碎机出口的再生骨料的第一图像，对第一图像进行分割，得到第二图像，第二图像包括第一图像中每颗再生骨料的轮廓和掩膜及其对应的材质；根据第二图像计算得到每批再生骨料的砂浆面积占比和完全剥离骨料占比；根据每批再生骨料的砂浆面积占比和完全剥离骨料占比计算质量表征参数；根据不同再生骨料的质量表征参数与破碎机的参数之间的相关关系和质量表征参数对破碎机的参数进行调整，重复以上步骤，直至质量表征参数符合要求，解决目前的再生骨料生产系统无法做到实时监测和反馈控制再生骨料质量，不能满足使用要求的问题。
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公开(公告)号：CN117195163A
公开(公告)日：2023-12-08
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：CN120047447A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510528570.6
申请日：2025-04-25
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06T7/62 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，尤其涉及基于多模态融合目标检测的粗骨料级配检测方法及装置。基于多模态融合目标检测的粗骨料级配检测方法，包括S1、骨料预处理；S2、建立多模态融合目标检测网络；S3、体积计算；S4、生产线应用。本发明将深度图像和RGB图像进行融合，利用多模态融合目标检测模型自动检测骨料的粒径区间，由于单一模态的骨料图像所蕴含的特征较少，缺少重要的高度信息，RGB图像加深度图像的融合可以丰富图像的特征，提高模型的检测精度和鲁棒性，结合图像深度信息的骨料体积计算方法，由于加入骨料的高度信息，使计算得出的骨料体积精准度更高，有利于后续的级配计算，相应可判断该批次中的骨料级配是否合格。
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公开(公告)号：CN119152295B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411646391.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置。一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，在机制砂经过筛网过滤后的单级下料溜道上方搭建图像采集平台，采集下落过程中的堆叠机制砂图像；将筛网破损前后采集的图像制作成二分类数据集，输入轻量型卷积神经网络中训练获取分类模型，并将分类模型部署在边缘计算机上构建在线监测系统；系统实时分析采集到的图像，判别为筛网破损后的图像达到一定数量时系统发出筛网破损警报。本发明可以实现振动筛筛网状态跟踪监测，直观掌握筛网的破损程度，及时更换破损筛网以保障机制砂的生产质量。
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