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公开(公告)号:CN104306061A
公开(公告)日:2015-01-28
申请号:CN201410606079.2
申请日:2014-10-30
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院
IPC: A61B17/90
CPC classification number: A61B17/88 , A61B2017/90
Abstract: 本发明提供了一种寰枢椎椎弓根螺钉导向器及其制备方法,该方法是在医院PACS系统获得数据寰枢椎骨折/脱位患者颈椎CT扫描数据基础上,使用数字可视化骨科3D设计打印工作平台,设计制备出寰枢椎螺钉导向器,精准度高,操作简便,造价低廉,可使复杂、高风险的寰枢椎复位固定手术,在导向器精准的引导下,变得准确安全、操作简便,大幅度提高手术精确新性并降低手术风险。
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公开(公告)号:CN111986186B
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202010868235.8
申请日:2020-08-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种定量化的炉前PCB贴片缺陷在线检测系统和方法,属于炉前自动光学检测领域。包括:提取待检测区域,对所述待检测区域的图像进行预处理;对预处理后的图像进行基础特征提取,将提取的特征张量分别输入到神经网络的分类分支和回归分支中,通过所述分类分支检测缺陷类型并生成输出标签,通过所述回归分支检测芯片位姿偏差;根据所述输出标签和芯片位姿偏差判断所述待检测区域的贴装是否合格,对于不合格的贴装,输出错误类型和位姿偏差。本发明不仅可以检测出炉前PCB贴片缺陷的类型,而且可以定量化地检测芯片位姿,从而得到定量化的“偏移”缺陷。
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公开(公告)号:CN114253326A
公开(公告)日:2022-03-29
申请号:CN202111581511.3
申请日:2021-12-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数字孪生技术框架下的智能家居盆栽护理系统,属于植物栽培装置技术领域。本发明的数字孪生架构中物理空间由液体补偿机构、光照补偿机构、温度补偿机构、多个传感器、通讯模块和本地控制器组成;虚拟空间由云端服务中的孪生数据库、孪生模型、可视化界面和本地控制器中的处理逻辑组成;孪生模型包括环境模型和植物本体模型;环境模型由物理空间中的对象映射得到;孪生数据库包括植物种类数据、各种类的属性数据和植物环境数据;本发明利用数字孪生技术实现植物的全生命周期养护、个性化养护以及预测性养护,提高养护的实时性和效率。
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公开(公告)号:CN111899241A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010739436.8
申请日:2020-07-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于炉前自动光学检测领域,并具体公开了一种定量化的炉前PCB贴片缺陷在线检测方法及系统,包括如下步骤:S1提取各类型PCB图像的全局灰度特征、局部纹理特征,并融合得到融合后特征;S2将融合后特征输入卷积神经网络初始模型中训练,获得卷积神经网络模型;S3获取待检测区域中PCB图像,分别提取各图像的全局灰度特征、局部纹理特征、芯片位姿偏差值;将全局灰度特征与局部纹理特征融合,得到融合后特征;S4将融合后特征输入卷积神经网络模型中,得到分类标签,根据分类标签和芯片位姿偏差值,判断芯片贴装是否合格。本发明不仅能检测出炉前PCB贴片缺陷的类型,而且能定量化地检测芯片位姿,从而得到定量化的偏移缺陷。
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公开(公告)号:CN119294230A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411301266.X
申请日:2024-09-18
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种激光诱导着色温度场预测方法、装置、设备及介质,属于激光打标着色技术领域,其方法包括:构建激光诱导着色的光热响应物理模型;构建以时间、空间位置为输入,温度为输出的神经网络模型,并基于所述光热响应物理模型构建所述神经网络模型的损失函数,基于所述损失函数和训练集对所述神经网络模型进行迭代优化,获得内嵌物理信息的温度预测模型;获取激光诱导着色工艺在目标工艺参数组合下的目标时间和目标空间位置,基于所述目标时间、所述目标空间位置以及所述内嵌物理信息的温度预测模型确定所述目标工艺参数组合下的预测温度场。本发明将光热响应物理模型作为先验知识,提高了预测温度场的确定效率和精度。
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公开(公告)号:CN118013381A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410111191.2
申请日:2024-01-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F16/36 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于机械零件加工工艺规划领域,具体涉及一种工艺规划中工艺步骤推荐模型的构建方法及其应用,包括:确定实体种类以及实体间的关系种类,采集各实体种类对应的数据,以构建工艺过程知识图谱并训练图谱中每个实体的嵌入;采用深度强化学习方式,训练策略网络,得到工艺步骤推荐模型;训练样本的生成方式为:对已选择各工序步骤在图谱中对应实体的嵌入进行聚合得到上下文信息嵌入;从该嵌入中提取对待推荐工序步骤有指向作用的特征,作为潜在关系嵌入;将上下文信息嵌入和潜在关系嵌入融合作为知识状态向量;根据当前已选择各工序步骤之间的位次信息生成顺次偏好状态向量;将两种向量融合,作为一个训练样本。本发明能提高工艺规划的准确性。
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公开(公告)号:CN117351099A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311364501.3
申请日:2023-10-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/90
Abstract: 本发明属于激光打标颜色提取领域,并具体公开了一种激光打标试样色块主色提取方法及系统,其包括:S1拍摄激光打标试样,获取待处理图像;S2初始化八叉树,将图像中像素的RGB值插入到八叉树各节点中;S3对八叉树上的各节点进行划分,当叶子节点数量大于数量阈值时,对八叉树进行剪枝;对每个节点进行划分时:根据节点中像素的RGB值,分别构建直方图,并分别选择像素数量占比最大的RGB值作为待选阈值,选取信息增益最大的为分割阈值;根据分割阈值将节点划分为两部分;S4重复S3直至达到迭代次数;S5将八叉树上所有叶子节点中像素的RGB值求平均,得到试样色块主色。本发明可提高激光打标试样色块主色提取的精度和效率。
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公开(公告)号:CN118585784A
公开(公告)日:2024-09-03
申请号:CN202410724292.7
申请日:2024-06-05
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2113 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种零件工艺规划模型生成方法、装置及零件工艺规划方法,属于工艺规划技术领域,该方法包括:构建包含零件制造特征信息和加工基准信息的有向基准邻接图;基于图编码器生成有向基准邻接图中各节点的节点嵌入向量;基于图编码器将节点嵌入向量馈送到多层感知机中进行聚合,得到图嵌入向量;将图嵌入向量和节点嵌入向量输入到带注意力机制的图解码器中进行解码,得到工艺步骤标签序列;基于工艺步骤标签序列确定的损失函数值进行反向传播,以训练图编码器和图解码器得到零件工艺规划模型。本发明通过图编码器和图解码器训练得到的零件工艺规划模型,可以解决现有的零件工艺规划模型生成方法生成的工艺规划结果不准确的问题。
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公开(公告)号:CN111986186A
公开(公告)日:2020-11-24
申请号:CN202010868235.8
申请日:2020-08-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种定量化的炉前PCB贴片缺陷在线检测系统和方法,属于炉前自动光学检测领域。包括:提取待检测区域,对所述待检测区域的图像进行预处理;对预处理后的图像进行基础特征提取,将提取的特征张量分别输入到神经网络的分类分支和回归分支中,通过所述分类分支检测缺陷类型并生成输出标签,通过所述回归分支检测芯片位姿偏差;根据所述输出标签和芯片位姿偏差判断所述待检测区域的贴装是否合格,对于不合格的贴装,输出错误类型和位姿偏差。本发明不仅可以检测出炉前PCB贴片缺陷的类型,而且可以定量化地检测芯片位姿,从而得到定量化的“偏移”缺陷。
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公开(公告)号:CN111833436A
公开(公告)日:2020-10-27
申请号:CN202010609921.3
申请日:2020-06-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T17/00 , G06T19/20 , G06F3/0484 , G06F3/0487
Abstract: 本发明公开了一种基于Unity 3D的自适应装配指导方法及系统,所述方法包括:S1:收集待装配体的几何信息和装配关系信息,构建所述待装配体的物理模型,并获取所述物理模型中各个零件之间的空间约束关系;S2:根据所述待装配体的物理模型以及所述各个零件之间的空间约束关系,构建Petri网络装配过程模型,并确定所述待装配体的装配序列;S3:将所述装配序列、所述各个零件FBX格式的三维模型、3ds Max制作生成的所述待装配体的装配过程动画导入Unity 3D开发平台;S4:在Unity 3D平台中为所述各个零件添加控制脚本,通过输入设备实现虚拟装配操作,且在操作过程中有文本及动画提示。如此,提高了装配人员对实际装配工作的熟悉程度,降低了成本和出错率。
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