公开(公告)号：CN118730302A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410711134.8

申请日：2024-06-04

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 夏潇凡 ,  杨根科 ,  褚健 ,  王惠靖

IPC: G01J3/46 ,  G01J3/52 ,  G06T7/90 ,  H04L67/133

Abstract: 本发明公开了一种颜色恒常性分布匹配智能识别系统，涉及计算机图像处理技术领域，包括对比色卡模块、客户端模块、服务端模块、通信模块，对比色卡模块、客户端模块，通信模块，服务端模块依次通信连接；本发明还公开了一种颜色恒常性分布匹配智能识别方法，包括：S100、生化反应试纸拍照；S200、照片发送；S300、设备识别；S400、色域转换；S500、颜色恒常性处理；S600、顶点坐标计算；S700、分布距离计算；S800、结果显示。本发明解决了生化反应试纸比色识别中的设备与光照环境对色差影响的问题，大大提高了生化反应试纸比色的精度。

公开(公告)号：CN118372085A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410668554.2

申请日：2024-05-27

Applicant: 上海交通大学宁波人工智能研究院

Inventor： 王惠靖 ,  杨根科 ,  褚健 ,  夏潇凡 ,  胡舒童

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明公开了一种基于深度高斯过程的刀具磨损预测方法及其系统，涉及机床加工技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、对刀具磨损试验平台和工件进行数据采集，采集的数据包括力信号、振动信号、声发射信号以及刀具磨损程度的标签数据，并生成数据集；步骤2、对数据集进行特征提取，得到时域特征、频域特征和时频域特征，并将数据集分成训练数据集和测试数据集；步骤3、设置DGP刀具磨损预测模型中的输入层维度、隐藏层结构以及协方差函数，并对协方差函数的参数进行初始化；步骤4、选择高斯分布族，用训练数据集进行模型训练，完成DGP刀具磨损预测模型的变分推断；步骤5、将测试数据集输入模型中，获取刀具磨损的预测结果。