基于深度神经网络的煤矸石图像分割方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114913189A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210608022.0

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于深度神经网络的煤矸石图像分割方法、装置及设备,可解决在采用传统方法进行煤矸石图像分割时,容易发生误分割,无法同时满足快速性和准确性工业需求的技术问题。包括:获取待进行图像分割的伪双能X射线煤矸石图像,并将伪双能X射线煤矸石图像中的低能射线图像和高能射线图像合并为两通道图像;利用深度学习分割模型提取两通道图像的语义特征,并依据语义特征输出煤矸石图像分割结果的概率分布值,其中,语义特征用于表示煤矸区域像素点同背景区域像素点之间的关系;根据煤矸石图像分割结果的概率分布值确定伪双能X射线煤矸石图像中包含的所有煤矸区域;基于所有煤矸区域进行图像后处理,得到最终的煤矸石图像分割结果。

    煤矸石图像分割标记方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114913190B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202210608029.2

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开了一种煤矸石图像分割标记方法、装置及设备,涉及煤矸分选技术领域,可以解决粘连煤矸石区域分割精确度低的问题。包括:获取预处理后的第一伪双能X射线煤矸石图像;在交互式标签数据集制作界面中选取第一伪双能X射线煤矸石图像的粘连煤矸石区域,利用凹点检测算法获取粘连煤矸石区域的两个凹点,根据两个凹点连接的直线对粘连煤矸石区域进行分割,得到初始分割结果;获取初始分割结果的待标记种子结果图,在交互式标签数据集制作界面中对待标记种子结果图进行修正,得到修正种子结果图;利用分水岭分割算法对修正种子结果图进行分割,得到最终分割结果。

    基于机器学习的煤矸分选识别方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114972922A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210610083.0

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的煤矸分选识别方法、装置及设备,可解决目前在进行煤矸分选识别时,误判和漏判率较高的技术问题。包括:获取待进行煤矸分选识别的伪双能X射线煤矸石图像,并将伪双能X射线煤矸石图像剪切为低能射线图像和高能射线图像;基于最大类间方差法对低能射线图像进行阈值分割,并依据阈值分割结果进行连通域提取,以确定出伪双能X射线煤矸石图像中所包含的所有煤矸区域;根据低能射线图像和高能射线图像计算每块煤矸区域的煤矸特征,煤矸特征包括灰度特征、纹理特征以及物理特征中的至少一种;将煤矸特征作为特征向量输入训练完成的煤矸分选识别模型,获取每块煤矸区域的煤矸分选识别结果。

    煤矸石图像分割标记方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114913190A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210608029.2

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开了一种煤矸石图像分割标记方法、装置及设备,涉及煤矸分选技术领域,可以解决粘连煤矸石区域分割精确度低的问题。包括:获取预处理后的第一伪双能X射线煤矸石图像;在交互式标签数据集制作界面中选取第一伪双能X射线煤矸石图像的粘连煤矸石区域,利用凹点检测算法获取粘连煤矸石区域的两个凹点,根据两个凹点连接的直线对粘连煤矸石区域进行分割,得到初始分割结果;获取初始分割结果的待标记种子结果图,在交互式标签数据集制作界面中对待标记种子结果图进行修正,得到修正种子结果图;利用分水岭分割算法对修正种子结果图进行分割,得到最终分割结果。

    面向老人的可越障陪护机器人

    公开(公告)号:CN110328651A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910687072.0

    申请日:2019-07-29

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 面向老人的可越障陪护机器人,该机器人包括底盘,底盘两端对称安装有轮架,所述轮架上分别安装有三个第一履带轮、四个第二履带轮、两个第三履带轮及履带,所述底盘上表面前端安装有前舵机,前舵机通过两个前越障轮连杆及前轮轴安装有前越障轮,所述底盘上表面后端安装有电机箱,所述电机箱内的两个电机的输出轴通过联轴器分别与两个轮架的三角形连接架顶部的第一履带轮的轮轴连接,所述底盘的上表面通过电动伸缩杆安装有托盘,所述底盘的尾端安装有后舵机,后舵机通过两个后越障轮连杆连接及后轮轴安装有后越障轮。通过前后越障轮连杆与越障轮结合的越障结构与一般的轮式或履带式机构相比,能在托盘倾斜的情况下实现越障,进而帮助老人搬运物品。

    一种热力粉碎的石英矿的浮选提纯方法

    公开(公告)号:CN104624387A

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201510031805.7

    申请日:2015-01-22

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于矿物加工技术领域,具体涉及一种热力粉碎的石英矿的浮选提纯方法。本发明是将经热力粉碎的石英石矿制成质量浓度为30~50%的料浆,将料浆放入浮选设备中,进行阳离子捕收剂浮选或阴阳离子混合捕收剂浮选,浮选分离出含硅酸盐尾矿,获得SiO2品位至少为99.50%的精矿。本申请中浮选分离的药剂制度采用阳离子捕收剂或阴阳离子混合捕收剂,能够完全捕收电位和润湿性发生改变的矿物离子,采用本发明的方法石英矿石中硅酸盐杂质矿物的除去率可以95%以上。

    基于深度学习的烟雾检测方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN118887410A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410845997.4

    申请日:2024-06-27

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开基于深度学习的烟雾检测方法、装置、介质及设备,该方法包括:实时获取连续拍摄的多帧待检测图像,将多个待检测图像分为多个灰度图像集;分别对每个灰度图像集进行帧差处理,得到每个灰度图像集对应的帧差掩码图,将多个帧差掩码图分为多个掩码图集;计算每个掩码图集中每个帧差掩码图的移动物体区域面积,基于每个掩码图集中的多个移动物体区域面积,判断每个掩码图集对应的多个待检测图像是否存在潜在烟雾区域;当任一掩码图集对应的多个待检测图像存在潜在烟雾区域时,对任一掩码图集对应的多个待检测图像进行烟雾特征提取得到多个烟雾特征图;将多个烟雾特征图输入深度学习模型,得到烟雾检测结果,能够准确地检测动态变化的烟雾。

    基于机器学习的煤矸分选识别方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114972922B

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202210610083.0

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习的煤矸分选识别方法、装置及设备,可解决目前在进行煤矸分选识别时,误判和漏判率较高的技术问题。包括:获取待进行煤矸分选识别的伪双能X射线煤矸石图像,并将伪双能X射线煤矸石图像剪切为低能射线图像和高能射线图像;基于最大类间方差法对低能射线图像进行阈值分割,并依据阈值分割结果进行连通域提取,以确定出伪双能X射线煤矸石图像中所包含的所有煤矸区域;根据低能射线图像和高能射线图像计算每块煤矸区域的煤矸特征,煤矸特征包括灰度特征、纹理特征以及物理特征中的至少一种;将煤矸特征作为特征向量输入训练完成的煤矸分选识别模型,获取每块煤矸区域的煤矸分选识别结果。

    基于深度神经网络的煤矸石图像分割方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114913189B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202210608022.0

    申请日:2022-05-31

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于深度神经网络的煤矸石图像分割方法、装置及设备,可解决在采用传统方法进行煤矸石图像分割时,容易发生误分割,无法同时满足快速性和准确性工业需求的技术问题。包括:获取待进行图像分割的伪双能X射线煤矸石图像,并将伪双能X射线煤矸石图像中的低能射线图像和高能射线图像合并为两通道图像;利用深度学习分割模型提取两通道图像的语义特征,并依据语义特征输出煤矸石图像分割结果的概率分布值,其中,语义特征用于表示煤矸区域像素点同背景区域像素点之间的关系;根据煤矸石图像分割结果的概率分布值确定伪双能X射线煤矸石图像中包含的所有煤矸区域;基于所有煤矸区域进行图像后处理,得到最终的煤矸石图像分割结果。

    一种镀锡钢板钝化膜中铬的水合氧化物的检测方法

    公开(公告)号:CN115032186A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210399099.1

    申请日:2022-04-15

    Abstract: 本发明涉及一种镀锡钢板钝化膜成分检测方法,属于金属材料检测领域。在温度为90‑100℃的情况下,NaOH溶液能够有效洗去镀锡板钝化膜表面全部铬的水合氧化物,而不会与镀锡板覆膜中的其他成分发生反应。在酸性条件下,用合适的氧化剂与稳定剂将溶液中的三价铬氧化为六价铬。六价铬与二苯氨基脲溶液发生络合反应生成紫红色络合物,由朗伯比尔定律可知,溶液吸光度与该溶液浓度呈线性相关。利用分光光度计可以求得溶液中六价铬的物质的量。该方法对于多层膜组装材料的选择有限制,开发具有广泛适用性的方法具有重要的意义和实用价值。

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