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公开(公告)号：CN112139688A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011041559.0
申请日：2020-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种金属塑料激光焊接随焊碾压系统，属于金属塑料激光焊接随焊碾压系统领域。本发明包括壳体、气缸、减震弹簧、传力导杆、扭簧、前碾压轮、后碾压轮和压力传感探测装置，壳体上安装有气缸，气缸的输出端与传力导杆连接安装，传力导杆上套装有减震弹簧，减震弹簧一端与气缸接触安装，减震弹簧另一端与传力导杆下端接触安装，传力导杆下端左右对称每侧分别铰接安装有两个扭簧，传力导杆一侧的两个扭簧与前碾压轮铰接安装，传力导杆另一侧的两个扭簧与后碾压轮铰接安装，前碾压轮和后碾压轮上分别安装有压力传感探测装置。本发明为了解决现有金属塑料管激光焊接界面压力施加不均匀且无法实现即时施加等问题，结构简单、设计巧妙，适于推广使用。
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公开(公告)号：CN111015006A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911290287.5
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: B23K31/12 , B23K26/70 , B23K26/348
Abstract: 本发明提出一种基于光谱信息的激光电弧复合焊接质量在线监测方法，包括采集光信号使用光谱仪分析并使用计算机接收光谱信息；筛选若干特征元素，找出其对应的谱线强度，进行主成分分析；计算主成分的均值及协方差矩阵；计算T2统计量；将T2值画在控制图上确定控制限；通过判断控制图中各点是否超出控制限确定是否存在焊接缺陷；选择不存在焊接缺陷的焊缝对应的协方差矩阵来监控其他焊接过程，进行其他焊接过程时，采集光信号使用光谱仪分析并使用计算机接收光谱信息；找出选定元素对应的谱线强度，进行主成分分析；计算T2值并确定控制限；通过判断控制图中各点是否超出控制限确定是否存在焊接缺陷。上述方法可有效的检测焊接过程中的缺陷。
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公开(公告)号：CN108608118A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810412663.2
申请日：2018-05-03
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: B23K26/342 , B33Y50/00
Abstract: 本发明提供一种基于熔池温度和尺寸测量的激光增材制造缺陷诊断方法，其解决了现有激光增材制造缺陷诊断方法只能诊断零件在高度或宽度方向上的缺陷的技术问题；步骤1，利用CCD相机拍摄熔池图像；步骤2，将熔池图像转化为熔池数字图像信号导入计算机；步骤3，根据比色测温原理处理熔池数字图像信号得到熔池温度和熔池面积的时域图；步骤4，根据熔池温度的时域图判断熔池温度是否发生急剧变化，是则表明产生高度方向上的缺陷，否则表明没有产生高度方向上的缺陷；步骤5，根据熔池面积的时域图判断熔池面积是否发生急剧变化，是则表明产生宽度方向上的缺陷，否则表明没有产生宽度方向上的缺陷。本发明广泛应用于激光增材制造技术领域。
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公开(公告)号：CN104057183A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410265939.0
申请日：2014-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: B23K9/127
CPC classification number: B23K9/127
Abstract: 本发明公开了一种水下湿法焊接焊缝跟踪器，包括控制器、横向驱动电机、纵向驱动电机、纵向导轨、横向导轨和探头，控制器的两个电机控制输出端分别与横向驱动电机和纵向驱动电机连接，横向导轨和纵向导轨组成十字滑块运动机构，横向驱动电机安装于横向导轨的一端，纵向驱动电机安装于纵向导轨的上端，探头安装于纵向导轨的下端，探头的信号输出端与控制器的探测信号输入端连接，控制器的负极与工件连接。与现有技术相比，本发明采用触觉传感进行焊缝跟踪，能够有效地避免水下焊接水环境造成的干扰，克服浑浊、气泡等因素的对传感器的干扰，能够有效地实现水下湿法焊接过程的焊缝跟踪，具有推广使用的价值。
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公开(公告)号：CN120047727A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510056842.7
申请日：2025-01-14
Applicant: 西南科技大学 , 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨联合飞机科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的无人机突发事故快速分类方法，属于无人机图像识别分类的技术领域，包括：获取无人机突发事故的初始数据集；对初始数据集进行预处理，得到无人机突发事故数据集；选择泄露积分‑发放模型作为脉冲神经网络的脉冲神经元；构建脉冲神经网络分类模型SpikeClassifier；训练脉冲神经网络分类模型SpikeClassifier，得到优化后的脉冲神经网络分类模型SpikeClassifier；采用优化后的脉冲神经网络分类模型SpikeClassifier对无人机突发事故进行预测分类。本发明能够在复杂背景和资源受限条件下保持分类的准确性并且提高模型的响应速度与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018813B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210757892.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提出一种机器人自主识别与精确定位焊缝的方法，属于焊接技术领域，本发明提出的方法的步骤包括：获取待焊工件照片，使用神经网络分析待焊工件照片以获取焊缝端点坐标，依据焊缝端点坐标扫描焊缝获取点云数据，分析点云数据自动计算焊枪位姿信息，依据焊枪位姿信息执行焊接，焊接过程中实时分析位置偏差以提高焊接精度。通过本发明所提出的方法中的各步骤，可以在无人干预的情况下高效率地实现多个且可以是类型不同的焊缝的识别、焊缝起点终点的定位、焊缝三维形貌的扫描、待焊点的精确定位，最终实现机器人的全自主焊接；另外本申请所涉及的方法对相机进行了复用，使其在焊缝位置识别与焊缝三维扫描中均发挥了作用，降低了成本。
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公开(公告)号：CN119216841A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411466866.1
申请日：2024-10-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
Abstract: 本发明提出一种基于视觉图像语义分割的焊缝跟踪方法，该方法充分地利用了扫描激光所特有的匙孔特征，考虑了焊接过程中匙孔的动态特征；采用对抗神经网络和视觉语义分割有效识别并分割出匙孔、熔池，更加精确的实现了匙孔的获取；使用匙孔旋转中心作为焊缝跟踪的依据，相比于使用熔池中心更加准确稳定；本申请所涉及的基于视觉图像语义分割的焊缝跟踪方法可以实现扫描激光焊接或扫描激光电弧复合焊接的焊缝跟踪。
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公开(公告)号：CN119187970A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411582634.2
申请日：2024-11-07
Applicant: 山东船舶技术研究院 , 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种基于光谱信息的激光焊接元素烧损多元回归监测方法，属于材料加工工程领域，其方法采用光谱仪采集焊接过程中的光谱信号，采用去背景、高频噪声滤除、归一化等处理方法自动减少光谱信号中的噪声成分，构造元素烧损多元回归预测模型数据库。随后构建基于机器学习的激光焊接元素烧损多元回归预测模型。采用特征筛选算法实现了光谱信号的降维，提升了模型的计算效率及预测精度。通过网格搜索、交叉验证等算法自动地优化了元素烧损多元回归预测模型，准确实现了激光焊接过程中元素烧损预测。本发明能够提升激光焊接质量。
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公开(公告)号：CN115914170B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202211218114.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L61/5007 , H04L45/02 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于地理网格编码的网络路由寻址方法，包括S1构建基于地理网格编码的网络架构；S2判断目标节点是否为当前节点的子节点，当目标节点为当前节点的子节点，进入步骤S3，否则进入步骤S4；S3判断当前节点的相邻子节点中是否存在目标节点的父节点，如果存在，将所述父节点作为下一跳节点，如果不存在，进行越级通信；当下一跳节点不为目标节点时，将下一跳节点作为当前节点，返回步骤S2；S4判断当前节点是否存在相邻父节点，如果存在，将所述父节点作为下一跳节点，如果不存在，进行越级通信；当下一跳节点不为目标节点时，将下一跳节点作为当前节点，返回步骤S2。本发明能够有效减少路由器管理维护路由表的消耗，提高路由效率。
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公开(公告)号：CN118014990B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410404220.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/50
Abstract: 本发明涉及激光加工、表面除垢领域，尤其涉及一种基于深度学习的激光作用深度控制方法。通过激光加工除垢试验采集激光加工过程中的激光羽辉图片及激光加工参数；基于采集到的激光羽辉图片，预设卷积神经网络，学习激光羽辉图片和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度识别模型；基于采集到的激光加工参数，预设BP神经网络，学习激光加工参数和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度预测模型；设定目标作用深度，以当前时刻的激光作用深度和未来时刻的激光作用深度作为信息量，激光加工参数作为控制量，实际激光作用深度作为被控制量，建立激光作用深度控制系统，有效解决了现有控制系统响应速度慢、超调量大等问题。
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