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公开(公告)号：CN113177909A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110357964.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种表面含砂浆的再生骨料多模态视觉检测方法，通过控制器控制传送带的速度将放在传送带上的再生骨料依次输送到各个图像采集模块的测量区域；然后进行高度图像、彩色图像以及高光谱图像的采集；对采集到的高度图像、彩色图像以及高光谱图像进行预处理后，提取再生骨料的投影轮廓和高度轮廓，通过骨料颗粒的多维特征匹配手段，实现对再生骨料多维轮廓的棱角性、表面纹理特征以及有效光谱特征的提取；以再生骨料高度轮廓、表面纹理特征以及有效光谱特征为输入，通过多特征信息融合实现再生骨料表面砂浆的识别。本发明方法为再生骨料破碎加工及质量检测和评价奠定了理论基础，解决建废处理和原生骨料短缺问题。
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公开(公告)号：CN114120057B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202111320510.3
申请日：2021-11-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于PaddleDetection的混淆矩阵生成方法，包括：在PaddlePaddle平台下运用PaddleDetection目标检测开发套件训练目标检测网络；获取有标注的测试数据集，分为两个文件夹，一个文件夹放json文件，另一个放对应的图片文件，并得到真实的目标物体外接矩形框；运用infer.py图片文件进行预测，得到预测标签；得出预测修正得到的矩形检测框；将真实矩形框与预测修正得到的矩形检测框进行循环匹配，将统计得到的值记录在矩阵上；创建excle表格，将记录的矩阵填充到excle表格中，绘制出用于评价模型实际应用效果的混淆矩阵，本发明方法能优化网络模型的训练方法。
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公开(公告)号：CN113945503A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111409584.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双相机的机制砂空隙率在线测量系统及方法，所述系统包括基础CCD相机、精密CCD相机、LED背光源、棱镜组、振动给料器、传输管和终端，所述基础CCD相机和精密CCD相机分别与终端连接，所述振动给料器位于传输管上方，所述棱镜组位于传输管与两个相机之间；所述基础CCD相机用于拍摄全体机制砂下落区域，所述精密CCD相机用于拍摄全体机制砂下落区域中的一部分，通过所述精密CCD相机补偿基础CCD相机无法测量的细颗粒。本发明将双相机多尺度测量与机器学习相结合，克服机制砂尺寸跨度大的测量难点，可有效实现机制砂空隙率在线检测，提高检测精度和效率。本发明的双相机检测系统的空隙率检测精度符合工程实际要求。
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公开(公告)号：CN114118266B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111406830.0
申请日：2021-11-24
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/10
Abstract: 本发明提供了一种表面含砂浆的再生骨料的视觉检测分类方法，具体为：读取传送带的速度，通过控制传送带速度将分散在皮带上的再生骨料依次送到图像采集区域；通过彩色线阵相机扫描在传送带上移动的再生骨料表面，得到含再生骨料表面纹理信息的图像；对图像进行预处理得到预处理后的图像，并输入到深度学习神经网络，确定出每个再生骨料的信息；根据每个再生骨料的信息，控制在输送带出口处的气阀，将满足等级要求的再生骨料吹出；本发明提供的方法通过检测再生骨料的等级，将不同等级的再生骨料分离开，实现对再生骨料等级的检测并对骨料进行分类。
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公开(公告)号：CN114092485B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111141968.2
申请日：2021-09-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了工程机械领域的一种基于maskrcnn的堆叠粗骨料图像分割方法及系统，所述方法包括：通过CCD相机拍摄粗骨料颗粒图片，然后将图片传送到计算机中；通过标注工具对图像进行标注得到训练所需的粗骨料图像数据集；使用maskrcnn模型对现有的coco数据集进行训练得到权重作为初始模型；在初始模型的基础上训练粗骨料图像数据集得到最终需要的图像分割权重及图像分割模型；将采集到的待处理图像输入到所述图像分割模型中进行处理得到分割后的图像；统计所述分割后的图像中每一个粗骨料颗粒的面积；根据粗骨料颗粒的面积计算粗骨料各级配占比。本发明通过得到性能优良的分割模型，提高分割准确度，同时可适应不同工作环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114092485A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111141968.2
申请日：2021-09-28
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供了工程机械领域的一种基于maskrcnn的堆叠粗骨料图像分割方法及系统，所述方法包括：通过CCD相机拍摄粗骨料颗粒图片，然后将图片传送到计算机中；通过标注工具对图像进行标注得到训练所需的粗骨料图像数据集；使用maskrcnn模型对现有的coco数据集进行训练得到权重作为初始模型；在初始模型的基础上训练粗骨料图像数据集得到最终需要的图像分割权重及图像分割模型；将采集到的待处理图像输入到所述图像分割模型中进行处理得到分割后的图像；统计所述分割后的图像中每一个粗骨料颗粒的面积；根据粗骨料颗粒的面积计算粗骨料各级配占比。本发明通过得到性能优良的分割模型，提高分割准确度，同时可适应不同工作环境。
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公开(公告)号：CN113177909B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110357964.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种表面含砂浆的再生骨料多模态视觉检测方法，通过控制器控制传送带的速度将放在传送带上的再生骨料依次输送到各个图像采集模块的测量区域；然后进行高度图像、彩色图像以及高光谱图像的采集；对采集到的高度图像、彩色图像以及高光谱图像进行预处理后，提取再生骨料的投影轮廓和高度轮廓，通过骨料颗粒的多维特征匹配手段，实现对再生骨料多维轮廓的棱角性、表面纹理特征以及有效光谱特征的提取；以再生骨料高度轮廓、表面纹理特征以及有效光谱特征为输入，通过多特征信息融合实现再生骨料表面砂浆的识别。本发明方法为再生骨料破碎加工及质量检测和评价奠定了理论基础，解决建废处理和原生骨料短缺问题。
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公开(公告)号：CN114120057A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111320510.3
申请日：2021-11-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于PaddleDetection的混淆矩阵生成方法，包括：在PaddlePaddle平台下运用PaddleDetection目标检测开发套件训练目标检测网络；获取有标注的测试数据集，分为两个文件夹，一个文件夹放json文件，另一个放对应的图片文件，并得到真实的目标物体外接矩形框；运用infer.py图片文件进行预测，得到预测标签；得出预测修正得到的矩形检测框；将真实矩形框与预测修正得到的矩形检测框进行循环匹配，将统计得到的值记录在矩阵上；创建excle表格，将记录的矩阵填充到excle表格中，绘制出用于评价模型实际应用效果的混淆矩阵，本发明方法能通过目标检测网络预测的检测框与实际的目标检测框进行匹配，绘制在混淆矩阵上，以便对于模型各个种类的识别结果进行统计研究，优化网络模型的训练方法。
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公开(公告)号：CN112573138A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011595692.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种输送装置的自动纠偏调整系统，输送装置包括输送带、驱动辊筒和从动辊筒；包括分别设置于输送带的带面处的标定物，用于带动从动辊筒的第一端沿x轴方向移动的纠偏装置以及用于检测标定物的检测信息的采集装置，采集装置架设于输送带的上方，纠偏装置安装于输送带外；还包括用于对采集装置传输的检测信息进行处理以获取标定物的实时质心坐标，并将实时质心坐标中y轴坐标数据Y1和Y0进行相减计算，将差值与预设的检测阈值范围进行比对，判断输送带的偏移结果，并根据偏移结果控制从动辊筒的第一端移动的工控机。这样，无需人工进行定期检测和调正，在输送带发生偏移时能够自动进行调整，降低了人工强度，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN113655002B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202111005886.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 华侨大学
IPC: G01N21/27 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06T7/12 , G06T7/13
Abstract: 本发明提供了基于高光谱技术的表面含砂浆的再生骨料质量检测系统，再生骨料输送模块用于将再生骨料输送到高光谱图像采集模块的采集区域；光源模块为高光谱图像采集模块的采集区域提供照明；高光谱图像采集模块用于采集再生骨料光谱反射强度的原始数据，并将原始数据转换成伪彩图输出至深度学习模块；深度学习模块通过使用KS算法挑选样本，并将提取到的特征用于模型的训练，并将训练后的模型用于在线检测；图像处理模块为回归分析模块提供参数的输入；回归分析模块构建与再生骨料的吸水率和
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