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公开(公告)号：CN119747070A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510260711.0
申请日：2025-03-06
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及破碎机设备领域，具体涉及一种破碎机给料量智能控制方法、装置及可读介质，其方法包括：S1，构建初始的目标料位预测模型，并将其作为当前轮次的目标料位预测模型进入下一步骤；S2，实时获取破碎机进料口外的进料图像，对进料图像处理后确定进料粒径分布，将设定的破碎机目标负载和进料粒径分布输入当前轮次的目标料位预测模型，输出当前轮次的目标料位；S3，获取实时给料速度和实时料位，根据实时给料速度、实时料位和当前轮次的目标料位计算目标给料速度，以解决调整滞后性的问题；S4，根据目标给料速度调整给料机的给料速度，并在给料速度调整过程中，根据破碎机实时负载继续调整给料速度或调整目标料位预测模型，并重复步骤S2‑S4。
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公开(公告)号：CN119533618A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510087903.6
申请日：2025-01-21
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明一种基于深度相机的散状物料流量计量检测方法及系统，属于物料计量领域，包括：步骤S1、利用所采集的训练彩色图像对神经网络进行训练；步骤S2、利用深度相机采集皮带的空载深度图像，进而得到皮带行像素中各像素的皮带高度；步骤S3、皮带输送散状物料时，采集皮带的彩色图像和深度图像，将当前帧彩色图像输入神经网络，进而得到料面行像素中各像素的料面高度；步骤S4、获取料面行像素中各像素的物料厚度，并计算料面行像素中所有物料的横截面积，进而得到料面行像素中所有物料的体积；步骤S5、重复步骤S3至步骤S4设定次数，以得到该时间段内通过皮带的物料的总重量。本发明能够克服传统重量皮带秤的缺陷，从而提高测量的可靠性和精度。
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公开(公告)号：CN114757948A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210664982.9
申请日：2022-06-14
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的再生骨料砂浆含量检测方法及装置，属于深度学习的视觉检测领域，采用混合有纯骨料和纯砂浆的第一数据集训练图像分割模型，得到基础模型；使其第二数据集进行分割，获得第三数据集；将第一数据集、第三数据集和第四数据集合并打乱，得到第五数据集，将其用于训练基于deeplab的语义分割模型，得到最终模型；获取待检测再生骨料的不同表面的图像并通过最终模型分割，得到第二分割结果后计算出砂浆含量和连通域面积占比；获取标准骨料的吸水率与砂浆含量和连通域面积占比之间的关系，根据该关系以及砂浆含量和连通域面积占比计算出待检测再生骨料的吸水率，解决无法实时检测再生骨料的性能，检测效率低等问题。
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公开(公告)号：CN110969608A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911205181.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像法的机制砂级配修正系统，包括图像预处理模块、颗粒轮廓提取模块、级配计算模块、粒形计算模块和级配修正模块；所述图像预处理模块将原始的机制砂图像转化二值图像；颗粒轮廓提取模块从二值图像中提取各个颗粒的轮廓形状；级配计算模块处理所有机制砂颗粒轮廓，得到机制砂的原始级配参数；粒形计算模块处理所有机制砂颗粒轮廓，得到机制砂的粒形参数；级配修正模块根据粒形参数对原始级配参数进行修正，得到最终级配测量结果。本发明一种基于图像法的机制砂级配修正系统能够对图像法的级配检测结果进行修正，修正后，其级配检测精度符合工程实际要求，有效提升检测效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN119180855A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411688760.6
申请日：2024-11-25
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明涉及混凝土生产技术领域，尤其涉及一种基于视觉图像检测的骨料体积计算方法及装置。一种基于视觉图像检测的骨料体积计算方法，包括S1、图像采集；S2、图像预处理；S3、骨料三维数据获取：将深度图像与RGB图像进行对齐，获取骨料的三维数据；S4、体积计算。本发明通过获取深度相机和RGB相机采集的骨料图像数据，基于改进的Maskrcnn网络计算得出骨料的体积，可以快速连续地采集和处理骨料图像，相比传统的手工测量和物理筛分方法，大大提高了骨料体积计算的速度和整体工作效率，利用高精度的图像处理技术和先进的算法，可以更准确地识别骨料的轮廓和计算其体积，减少人为误差，提高测量结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119152295A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411646391.4
申请日：2024-11-18
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置。一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，在机制砂经过筛网过滤后的单级下料溜道上方搭建图像采集平台，采集下落过程中的堆叠机制砂图像；将筛网破损前后采集的图像制作成二分类数据集，输入轻量型卷积神经网络中训练获取分类模型，并将分类模型部署在边缘计算机上构建在线监测系统；系统实时分析采集到的图像，判别为筛网破损后的图像达到一定数量时系统发出筛网破损警报。本发明可以实现振动筛筛网状态跟踪监测，直观掌握筛网的破损程度，及时更换破损筛网以保障机制砂的生产质量。
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公开(公告)号：CN117422709B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311709417.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和深度图像的坍落度预测方法及装置，涉及坍落度预测领域，该方法包括：获取混凝土搅拌阶段采集到的混凝土表面的原始RGB图像序列和原始深度图像序列，对原始RGB图像序列和原始深度图像序列进行预处理，得到RGB图像序列和深度图像序列；构建基于双模态特征融合的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型；将RGB图像序列中的RGB图像及其对应的深度图像序列中的深度图像输入经训练的坍落度预测模型，得到坍落度的预测值，以解决在混凝土搅拌过程中实时检测坍落度的问题。
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公开(公告)号：CN110969608B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911205181.0
申请日：2019-11-29
Applicant: 华侨大学 , 福建南方路面机械有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/764 , G01N15/02 , G01N15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像法的机制砂级配修正系统，包括图像预处理模块、颗粒轮廓提取模块、级配计算模块、粒形计算模块和级配修正模块；所述图像预处理模块将原始的机制砂图像转化二值图像；颗粒轮廓提取模块从二值图像中提取各个颗粒的轮廓形状；级配计算模块处理所有机制砂颗粒轮廓，得到机制砂的原始级配参数；粒形计算模块处理所有机制砂颗粒轮廓，得到机制砂的粒形参数；级配修正模块根据粒形参数对原始级配参数进行修正，得到最终级配测量结果。本发明一种基于图像法的机制砂级配修正系统能够对图像法的级配检测结果进行修正，修正后，其级配检测精度符合工程实际要求，有效提升检测效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN116678885B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310971384.0
申请日：2023-08-03
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学 , 福建省产品质量检验研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水洗粗骨料含泥检测控制方法及装置，涉及图像处理领域，通过采集水洗粗骨料图像，采用渐进迭代方式对水洗粗骨料图像标注区域及其类别，得到水洗粗骨料数据集，并训练得到水洗粗骨料分割模型；获取待测水洗粗骨料图像，将待测水洗粗骨料图像输入水洗粗骨料分割模型，得到待测水洗粗骨料图像中每个骨料的类别和掩膜；根据待测水洗粗骨料图像中每个类别的骨料的掩膜计算每个类别骨料的占比，根据每个类别骨料的占比计算所述待测水洗粗骨料图像所对应批次的待测水洗粗骨料的含泥量；根据含泥量及其与水洗设备的参数的相关关系对水洗设备的参数含泥(56)对比文件WO 2022089267 A1,2022.05.05WO 2022142137 A1,2022.07.07CN 104853168 A,2015.08.19和超;张印辉;何自芬.多尺度特征融合工件目标语义分割.中国图象图形学报.2020,第25卷(第03期),第476-485页.申红旗.粗骨料品质对混凝土性能的影响.河南水利与南水北调.2018,第47卷(第03期),第74-75页.
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公开(公告)号：CN117218118A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311471521.0
申请日：2023-11-07
Applicant: 福建南方路面机械股份有限公司 , 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/774 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种基于图像序列的坍落度监测方法、装置及可读介质，涉及混凝土生产领域，该方法包括：获取图像序列，并处理得到若干个第一扩充序列；构建基于改进的CNN‑LSTM的坍落度预测模型并训练，得到经训练的坍落度预测模型，将每一个第一扩充序列输入经训练的坍落度预测模型，通过CNN单元提取第一扩充序列中的每一帧图像的空间特征，再输入对应的第一展平层，得到每一帧图像对应的第一展平特征并输入LSTM单元，提取到时序特征并输入第二展平层，得到第二展平特征并输入线性回归层，得到若干个输出结果；经过后处理，得到坍落度的预测值，根据坍落度的预测值对混凝土的生产工艺进行调整，解决坍落度监测人工依赖度高、无法在线监测、准确率低等问题。
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