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公开(公告)号：CN111179229B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201911303343.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 中信重工机械股份有限公司 , 洛阳中信成像智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的工业CT缺陷检测方法，它包括以下步骤：采集数据；划分数据集；图像标注；图像增强；构造模型；自定义损失函数及评价标准；训练模型：训练模型并保存训练后模型最好的权重；后处理：将验证集图片输入至模型得到验证集原图像对应的原始缺陷掩码，对掩码进行后续处理；计算缺陷区域面积：通过得到的包含缺陷的掩码图像，计算缺陷像素面积；分割缺陷：加载训练模型中保存的权重作为预测模型，将模型输入即可得到原图像包含各类缺陷的原始掩码图像，再对掩码图像做后处理以及缺陷区域面积计算可以得到最终包含缺陷掩码图像以及缺陷面积；通过本发明可以在实际生产中准确而快速地检测并识别出缺陷区域。
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公开(公告)号：CN110304470A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910549250.3
申请日：2019-06-24
Applicant: 中信重工机械股份有限公司
Abstract: 一种货车自动定量分堆装车系统，包括装车位和车道，装车位上方设有下料阀，货车上安装有智能卡，通过车道上的读卡器将目标拉货重量传递至控制器，车道上方还间隔设有两个距离传感器，能够以相同固定频率扫描与下方物体之间的距离并传递至控制器，控制器能够计算得到车头长度和车斗长度，并根据车斗长度和目标拉货重量在车斗上分配多个预下料位置，装车位远离车道的一侧设有第三距离传感器，能够扫描其与货车的水平距离并传递至控制器，控制器能够计算得到下一个预下料位置与下料阀中心位置之间的水平距离，并将该水平距离持续反馈至货车，以便于货车行驶至下一个预下料位置与下料阀中心位置对齐，实现了没有地面人员指挥的自动定量分堆装车。
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公开(公告)号：CN111179229A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911303343.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 中信重工机械股份有限公司 , 洛阳中信成像智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的工业CT缺陷检测方法，它包括以下步骤：采集数据；划分数据集；图像标注；图像增强；构造模型；自定义损失函数及评价标准；训练模型：训练模型并保存训练后模型最好的权重；后处理：将验证集图片输入至模型得到验证集原图像对应的原始缺陷掩码，对掩码进行后续处理；计算缺陷区域面积：通过得到的包含缺陷的掩码图像，计算缺陷像素面积；分割缺陷：加载训练模型中保存的权重作为预测模型，将模型输入即可得到原图像包含各类缺陷的原始掩码图像，再对掩码图像做后处理以及缺陷区域面积计算可以得到最终包含缺陷掩码图像以及缺陷面积；通过本发明可以在实际生产中准确而快速地检测并识别出缺陷区域。
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公开(公告)号：CN210527907U
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201920953024.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 中信重工机械股份有限公司
Abstract: 一种货车自动定量分堆装车系统，包括装车位和车道，装车位上方设有下料阀，货车上安装有智能卡，通过车道上的读卡器将目标拉货重量传递至控制器，车道上方还间隔设有两个距离传感器，能够以相同固定频率扫描与下方物体之间的距离并传递至控制器，控制器能够计算得到车头长度和车斗长度，并根据车斗长度和目标拉货重量在车斗上分配多个预下料位置，装车位远离车道的一侧设有第三距离传感器，能够扫描其与货车的水平距离并传递至控制器，控制器能够计算得到下一个预下料位置与下料阀中心位置之间的水平距离，并将该水平距离持续反馈至货车，以便于货车行驶至下一个预下料位置与下料阀中心位置对齐，实现了没有地面人员指挥的自动定量分堆装车。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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