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公开(公告)号：CN119477930A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411402490.8
申请日：2024-10-09
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G16H30/00
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进nn‑UNet的耳道CT图像分割方法，包括搜集多个患者的耳道CT数据进行标注，制作数据集；对数据做预处理；使用基于nn‑UNet改进的模型在训练集上进行训练，使用五折交叉验证的方法对数据集进行多次划分，然后对每一折进行训练和验证，训练完成后保存训练模型；在未见过的测试集数据上对训练好的模型进行推理测试；进行后处理，优化模型的输出结果；制定评估方案评估预测结果。本发明能够大幅度提高分割的效率和准确性，可以有效避免人工分割过程中可能产生的主观偏差和人力资源的浪费。
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公开(公告)号：CN119279921A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411402552.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 上海海事大学
IPC: A61F11/20 , A61B34/10 , A61B34/20 , A61B34/30 , G16H20/40 , G06T17/00 , G06T19/00 , G06T7/10 , G06Q10/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种机器人辅助经耳道内耳注射采样手术路径规划方法，包括：采集患者原始影像数据；利用人工智能分割模型对CT序列图像进行耳道目标结构分割；对耳道目标结构进行三维重建；根据三维重建图像选取起始点，鼓膜打孔点，圆窗膜进针点；利用改进的A*路径规划算法进行路径搜索；利用三次样条插值对路径进行平滑处理，从而得到最终的规划路径。本发明将手术路径规划简单化并且客观、科学化，降低因临床经验导致的主观手术路径的偏差，缩短医生的学习曲线，提高手术成功率。
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公开(公告)号：CN119217375A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411562986.1
申请日：2024-11-05
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机器人动态避障轨迹规划方法，包括：以全局相机为引导确定工件位置，利用Bi‑RRT算法作为运动规划过程中的全局规划器，获取从起始点到目标点的全局路径；当在作业区域内检测到移动障碍物时，打开机器人机械手上的深度相机实时捕获局部环境的深度信息；将局部环境中的障碍物简化为AABB边界框，将机器人的机械臂连杆简化为空间线段，通过判断各线段是否与所述边界框相交预判机械臂连杆是否将与障碍物相撞；当机械臂连杆将与障碍物相撞时，基于SAC算法进行局部运动规划，并生成相应的避障动作指令。本发明可以实现快速规划全局最优路径及精准动态避障。相应的，本发明还提供一种机器人动态避障轨迹规划系统、电子设备以及存储介质。
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公开(公告)号：CN118936345A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410990737.6
申请日：2024-07-23
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 一种相变储能装置形变测试设备，包括主体框架、冷热源箱及形变检测构件，图像采集模块对相变储能装置检测前和检测后的图片进行采集，获得初始图片和最终图片，图片处理模块用于分别获取获得初始图片和最终图片的第一感兴趣区域及第二感兴趣区域，分别对第一感兴趣区域及第二感兴趣区域进行划分得到若干第一基本单元和若干第二基本单元，分别提取第一基本单元及第二基本单元的特征，通过归一化互相关准则量化第一特征及第二特征之间的之间的相似度值，根据相似度值判断形变情况。该相变储能装置形变测试设备，能够在不贴合相变储能装置的情况下，对相变储能装置的形变情况进行检测，且不会受到检测环境的影响，整体的测量精度较高。
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公开(公告)号：CN115218805A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210825755.X
申请日：2022-07-13
Applicant: 上海海事大学
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明公开了一种航天材料的检测方法，包括：对航天材料进行位置固定；对所述航天材料的原始图像进行采集和记录；引入能量源对航天材料进行处理，记录航天材料温度变化过程中的二维全场应变、三维全场应变，其中，所述能量源为热源或者冷源，以对航天材料进行加热或者冷却处理；当航天材料的加热/冷却达到预设温度，记录达到预设温度时的二维全场应变、三维全场应变；对比原始采集的图像、温升/冷却过程中、达到预设温度状态下图片的对应点关系。应用本发明实施例，能够测定一种航天材料加热与冷却状态下的三维形变的功能。通过跟踪记录与存储的图像数据进行精确分析航天材料形变量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112033833A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010912363.8
申请日：2020-09-02
Applicant: 上海海事大学
IPC: G01N3/38
Abstract: 本发明公开了一种柔性波纹管微动加载疲劳试验装置，涉及微动加载疲劳试验的技术领域,包括微动加载L形支架，包括支架横梁和支架纵梁，支架纵梁的侧面上设置有直线导轨；驱动机构，包括伺服电机和减速机；运动机构，包括偏心摆盘、微动加载连杆、往复板和微动加载立柱，减速机的输出轴与偏心摆盘的上端连接，偏心摆盘的下端与微动加载连杆的上端连接，微动加载连杆的下端与往复板的上端连接，往复板上安装有滑块，微动加载立柱固定在往复板的下端。本发明采用模块化结构设计，便于安装与维护，运动机构为曲柄滑块机构，在高载荷下能够保持结构的稳定性，滑块可滑动连接于直线导轨上，防止微动加载疲劳试验在高频状态下发生的位置偏移。
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公开(公告)号：CN111906808A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010886527.4
申请日：2020-08-28
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J15/08
Abstract: 本发明公开了一种多自由度汽轮机自带冠叶片机械抓手装置，涉及叶片抓手的技术领域,包括机械臂、抓手连接座、抓手基体、抓手驱动机构和抓手手指；抓手连接座下侧设有固定轴；抓手基体套设在固定轴上，抓手基体底部安装有滑动座，滑动座底部开设滑槽轨道，两抓手座顶部均设置有滑动块，滑动块可滑动连接于滑槽轨道上；抓手手指包括左抓手和右抓手，右抓手包括第一立板、斜板和第二立板，左抓手和第二立板的底部均设有卡托。本发明的机械臂抓手将右抓手设计成倾斜状，增大抓手手指与自带冠叶片的叶冠抓取两侧的接触面积，使有效抓持面积更大，卡托可以有效承托自带冠叶片的叶冠底部，又不与叶身发生碰撞影响，抓手手指更加稳定、牢固地抓持目标。
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公开(公告)号：CN119339369A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411351461.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于优化DETR的微小薄弱软组织目标检测方法，包括：获取微小半透明薄弱软组织图像数据，构建包括训练集和验证集的数据集，数据集中每一张样本为已标注微小薄弱软组织目标的位置和类别的图像；构建基于优化DETR的深度学习目标检测网络模型；利用步骤一所述标定好的数据集，输入到步骤二所述的目标检测网络模型进行训练，训练完成后输出训练好的DETR目标检测模型，作为微小薄弱软组织目标检测的网络模型；获取待检测图像，输入到步骤三所述训练好的DETR目标检测网络模型进行检测。本发明优化对目标的特征提取过程，实现提高圆窗膜等微小目标检测精度和速度的目的。
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公开(公告)号：CN118982512A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411013066.4
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进Faster‑RCNN的叶片表面缺陷检测方法和装置，基于改进Faster‑RCNN的叶片表面缺陷检测方法，包括步骤S1：建立旋转机械叶片表面缺陷的数据集据库并进行数据增强；步骤S2：用改进的目标检测算法Faster‑RCNN对数据集进行训练，实现叶片表面缺陷的识别与检测，最后保存训练好的网络；步骤S3：获取待检测的旋转机械叶片图像；步骤S4：通过训练好的改进的Faster‑RCNN模型对待检测图像进行缺陷检测，得到待检测图像的检测结果。本发明可以提高叶片表面缺陷的检测效率和检测的精确度，节约率人力物力，具有重要的现实意义与经济效益。
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公开(公告)号：CN118769252A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411013036.3
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海事大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于视觉控制引导的机械臂手势控制方法及系统，包括步骤S1：选用相应手势数据集并进行数据预处理和数据增强；步骤S2:用目标检测算法YOLOv5对数据集进行训练，实现人手动作的识别与检测；步骤S3:加入目标跟踪算法Deep‑Sort，在完成手势识别步骤后对人手的运动轨迹进行实时跟踪；步骤S4:搭建机械臂手势识别控制环境，将上述深度学习模型部署到机械臂控制系统中；步骤S5:对机械臂的正逆运动学进行推导，设计机械臂的MPC动力学控制；步骤S6：采用MPC电气控制算法结合视觉模块通过RGB相机实现机械臂跟随人手实时运动。本发明识别手势的精准度高、鲁棒性强，跟踪人手轨迹的准确度、效率高。
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