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公开(公告)号：CN108249744A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810240223.3
申请日：2018-03-22
Applicant: 东南大学
IPC: C03B23/045
Abstract: 本发明公开了大直径石英玻管再加工自动卡盘夹持装置，包括主轴，主轴的一端设置有若干个卡爪，主轴的另一端套设有套筒，套筒朝向卡爪的一端圆周均匀连接有若干个拉杆，套筒的另一端设置有若干个气缸，主轴朝向套筒一端设置有主轴端盖，所述主轴端盖设置有弹簧槽Ⅰ，弹簧槽Ⅰ相对的套筒断面设置有弹簧槽Ⅱ，所述弹簧槽Ⅰ和弹簧槽Ⅱ中设置有弹簧，所述弹簧槽Ⅱ的底部设置有贯通到凹槽的螺栓孔，该螺栓孔中设置有螺栓，气缸工作时，气缸抵压套筒移动，套筒挤压弹簧收缩，拉杆朝向卡爪移动，卡爪松开；卡爪通过卡爪座与拉杆的端部连接。本发明结构小巧、中心通孔尺寸大，适用于低速旋转石英玻管再加工设备。
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公开(公告)号：CN108734706B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201810491167.0
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合区域分布特性与边缘尺度角度信息的转子绕线图像检测方法，包括步骤1：将待测图像分别进行灰度、滤波及阈值预处理操作，以此完成绕线区域图像预处理，待测图像成为二值图像；步骤2：计算待测图像和模板之间绕线区域轮廓空间分布特性的相似程度，以此来进行模板检索；步骤3：通过对待检测图像轮廓边缘上的采样点与该区域轮廓质心形成的向量与该点处梯度向量间的相对角度信息以及该向量自身的尺度信息的计算，实现轮廓形态的描述；步骤4：通过巴氏距离来计算待测图像与模板之间角度与尺度分布信息的相似度，进而实现待测图像的检测，有效避免了因模板选取偶然性对检测精度的影响，缩短了检测时间和提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN109584228A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811430291.2
申请日：2018-11-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二值图像和模型迁移学习的转子绕线图像检测方法，根据RGB特征将转子绕线训练集图像进行二值化操作，并对二值图像进行去干扰处理，得到转子绕线二值图像构成的训练集；利用ImageNet数据集对Inception-V3模型进行预训练，得到预训练模型；利用转子绕线二值图像构成的训练集对预训练模型的全连接层进行微调，得到最终的模型；利用最终的模型对根据RGB特征二值化后的待测图像进行检测，进而实现对待测图像的精确检测，与现有技术相比，本发明通过综合二值化图像与迁移学习两种方法，有效地避免了背景和光照因素对检测精度的影响，也解决了训练样本不足的问题，缩短了检测时间并提高了检测准确率。
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公开(公告)号：CN108734706A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810491167.0
申请日：2018-05-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合区域分布特性与边缘尺度角度信息的转子绕线图像检测方法，包括步骤1：将待测图像分别进行灰度、滤波及阈值预处理操作，以此完成绕线区域图像预处理，待测图像成为二值图像；步骤2：计算待测图像和模板之间绕线区域轮廓空间分布特性的相似程度，以此来进行模板检索；步骤3：通过对待检测图像轮廓边缘上的采样点与该区域轮廓质心形成的向量与该点处梯度向量间的相对角度信息以及该向量自身的尺度信息的计算，实现轮廓形态的描述；步骤4：通过巴氏距离来计算待测图像与模板之间角度与尺度分布信息的相似度，进而实现待测图像的检测，有效避免了因模板选取偶然性对检测精度的影响，缩短了检测时间和提高了检测准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109101985A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810560197.2
申请日：2018-06-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于自适应邻域测试的误匹配点对剔除方法，包括：对目标图像进行预处理；对处理后的图像通过SIFT算法提取特征点，并生成特征描述子；计算两幅图像所有特征描述子间的距离，通过最近邻与次近邻比值法确定同名特征点，实现特征点匹配；通过基于自适应邻域测试的误匹配点剔除方法将匹配点对集中的误匹配点对剔除。本发明通过对特征点进行邻域测试，能够只剔除误匹配点对而不会删除正确匹配点对，配合较高的最近邻与次近邻比率阈值，能够在同等的正确率的前提下，将匹配点对数量大幅提高。实验表明，本发明方法正确率和匹配数量均取得了优异效果。
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公开(公告)号：CN108932712A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810651213.9
申请日：2018-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种转子绕组质量检测系统，该系统包括：图像预处理模块，通过图像模板定位对转子绕组图像进行分割，以获得待检测部位的图像集合，并对各个所述待检测部位的图像合格与否进行标记，将所述标记后的待检测部位的图像集合作为训练集；特征提取模块，采用LBP方法提取各个所述待检测部位图像的纹理；神经网络训练模块，用卷积神经网络对所述LBP算子提取的转子绕组图像的纹理特征进一步提取目标特征来区分转子绕组质量，学习网络参数；图像检测模块，用训练完成的神经网络对需要检测的转子绕组图像进行质量检测。本发明通过对转子绕组纹理信息的学习，该方法不断优化网络系统的权重参数，极大地提高了转子绕组资质的检测和识别率，特别是对那些反射不好的部件。
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公开(公告)号：CN108314298A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810165629.X
申请日：2018-02-28
Applicant: 东南大学
IPC: C03B23/07
Abstract: 本发明公开了用于电弧管泡壳成形的夹头装置及电弧管泡壳成形方法，该夹头装置包括弹性夹头组件、支撑筒和通气管，所述玻管的端部与通气管密封对接，玻管通过弹性夹头组件夹紧固定，支撑筒连接固定弹性夹头组件和通气管。该方法包括步骤1：夹持玻管；步骤2：预热；步骤3：双向推料；步骤4：火头加宽；步骤5：靠轮鼓泡；步骤6：成形退火。本发明与玻管密封后对玻管跳动影响小，保证泡壳成形后形状和尺寸。
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公开(公告)号：CN110490899A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910624338.7
申请日：2019-07-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种结合目标跟踪的可变形施工机械的实时检测方法，首先通过目标检测将KCF手动框选变成自动框选。采用SSD模型进行施工机械的实时检测，一旦检测到施工机械，将其作为KCF跟踪器初始帧的目标位置。训练相关滤波器，捕获下一帧后进入目标跟踪预测阶段，获得预测样本进行响应值计算，找到响应最大的位置，如果响应值大于阈值则表明跟踪到目标，更新模型，重新训练权重参数，进行下一帧的预测。如果响应值小于阈值，则重新进行目标检测，更新目标位置状态，进行跟踪。本发明提出了一种结合目标跟踪的可变形施工机械的实时检测技术，适用于视频图像序列中场景复杂的情况下对可变形施工机械进行准确检测、跟踪并预警，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN110288570A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910468251.5
申请日：2019-05-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉注意机制的转子绕线弱反光图像检测方法，首先，输入预先采集的固定大小转子绕线图像并调整亮度与对比度；然后，利用混合图像的空间信息与通道信息的视觉注意机制增强对转子绕线图像细节特征提取；最后，构建深度学习网络模型对转子绕线缠绕形态进行合格性判断。在电机转子生产的过程中，部分转子绕线由于表面绝缘涂层不均匀或加工不规范等原因，导致在相机视野中绕线图像出现部分和背景相近的弱反光区域，其特征难以提取，本发明通过采用混合通道域和空间域的视觉注意机制加强对弱反光件图像细节特征的处理，有效提高对弱反光件合格性的识别率。
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