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公开(公告)号：CN116309458A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310277281.4
申请日：2023-03-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/62 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOX的刀具损伤智能检测及预警方法，引入Local‑attention注意力模块，提升模型对损伤区域的定位精度及运算效率；同时将Neck部分替换为MobileNetv3轻量级网络，减少参数量的同时模型易于部署；将定位损失替换为GIOU损失，解决人工标注框的重叠问题；将置信度预测损失替换为Focal Loss，提升模型对困难样本的预测能力最终达到最优检测性能。本发明可批量解决刀具损伤图像的定位与检测问题，将局部注意力模块与置信度预测损失函数相结合，提升模型检测困难样本的能力，增加相应的定位损失函数解决人工标注框重叠带来的预测精度降低问题，设置刀具健康预警模块实现换刀或预警处理，最终从预测精度及效率上提升了刀具损伤图像的智能检测与预警能力。
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公开(公告)号：CN114888636A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210497385.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: B23Q17/09 , B23Q11/00 , G05B19/4065 , B08B3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光扫描的刀具损伤智能化监测系统及方法，所述系统包括自清洗模块、无人机模块、三维激光扫描模块和计算机模块；自清洗模块用于清洗刀具上的油污和切屑；无人机模块通过其电动云台携带三维激光扫描模块定位至指定机床的刀具待检测工位；三维激光扫描模块用于采集损伤刀具的点云数据：当调整激光对准刀具轴线时，刀具随主轴慢速转动一周，可测量刀具侧刃；当调整激光对准刀具底部并相对水平移动时，可测量刀具底刃；计算机模块用于记录机床的位置信息、将采集的点云数据进行三维重构、分析刀具损伤类型和磨损程度。本发明体积小，移动灵活，易于多台机床公用，在黑暗恶劣环境下亦可实现损伤刀具高精检测。
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公开(公告)号：CN114888636B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210497385.1
申请日：2022-05-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: B23Q17/09 , B23Q11/00 , G05B19/4065 , B08B3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于三维激光扫描的刀具损伤智能化监测系统及方法，所述系统包括自清洗模块、无人机模块、三维激光扫描模块和计算机模块；自清洗模块用于清洗刀具上的油污和切屑；无人机模块通过其电动云台携带三维激光扫描模块定位至指定机床的刀具待检测工位；三维激光扫描模块用于采集损伤刀具的点云数据：当调整激光对准刀具轴线时，刀具随主轴慢速转动一周，可测量刀具侧刃；当调整激光对准刀具底部并相对水平移动时，可测量刀具底刃；计算机模块用于记录机床的位置信息、将采集的点云数据进行三维重构、分析刀具损伤类型和磨损程度。本发明体积小，移动灵活，易于多台机床公用，在黑暗恶劣环境下亦可实现损伤刀具高精检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116993711A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311044500.0
申请日：2023-08-17
Applicant: 南京理工大学 , 南京禹其源智能装备科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于自蒸馏的刀具损伤智能检测方法，摈弃了传统的知识蒸馏的两阶段训练策略，通过将师生网络的内部拆分为不同的浅层部分，将知识从深度网络中挤出，进入浅层网络，并添加对应的分类器、瓶颈层以及全连接层进行单阶段端到端训练；其中瓶颈层可抑制多个分类器间的内部干扰，从而保证学生模型在学到更多知识的同时提升识别精度；通过增加自适应降噪的损失函数提升模型检测实际工况下噪声刀具图像的鲁棒性；通过在不同来源的损失函数中加入超参数θ和λ，进行模型自适应精度和效率的权衡；与现有方法相比，该方法极大降低了训练时间，提升了模型性能，最终能够灵活部署于基于视觉图像的刀具损伤智能检测终端设备。
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公开(公告)号：CN115041992A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210584885.9
申请日：2022-05-26
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明涉及数控机床技术领域，且公开了一种可快速更换刀具的机械臂末端执行器，由AGV小车承载机械臂，同时AGV小车的顶部设置有装载刀具的刀具架，末端执行器包括呈钳状的执行架，执行架的顶部和底部中央均开设有插孔并利用插孔插入有移动刀具，插孔的直径大于刀具直径且小于刀具的刀柄部分，执行架的外侧设置有用于夹持刀具且对称的两个夹持模块。该可快速更换刀具的机械臂末端执行器，不需要使用气缸驱动末端执行器，采用电磁铁配合机械结构进行刀具的夹持，避免因气压不足导致的刀具脱落，夹持得更加稳定，响应速度更快。
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公开(公告)号：CN115014338A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210608998.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维码视觉和激光SLAM的移动机器人定位系统及方法。所述系统包括激光雷达定位模块、MEMS惯性测量单元模块、二维码模块、视觉模块、清理模块、照明模块、移动机器人模块、调度系统；激光雷达定位模块和MEMS惯性测量单元模块用于获取环境点云信息，实现移动机器人的定位与地图构建；二维码模块包括定位二维码和回环检测二维码，分别用于二次精确定位和回环检测，提高定位精度和建图精度；视觉模块用于识别定位二维码和回环检测二维码；清理照明模块用于清理机床环境下造成的切屑粉尘，提高图像采集质量；本发明结合激光SLAM和二维码视觉进行移动机器人的定位，精度高，累积误差小，响应快，能够很好适用于复杂的车间环境。
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公开(公告)号：CN117197427A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311080409.4
申请日：2023-08-24
Applicant: 南京理工大学 , 南京禹其源智能装备科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RTMDet的刀具损伤目标检测方法，首先提出elan_CSPLayer模块替换RTMDet中的CSPLayer模块，提升网络的特征重用能力并通过改善最短梯度路径提升了模型的学习效果；其次在Neck部分引入自适应空间融合网络ASFF sim，提高空间通道的感知能力，增强了网络模型对冗余特征的抑制进而提升了检测精度；最后通过TensorRT框架对模型进行优化处理并完成在嵌入式平台(Jetson Xavier NX)的部署，提升了模型对刀具损伤的检测速度，解决了边缘平台计算高延时问题。与现有方法相比本方法兼顾目标检测算法的检测精度和处理速度，适用于刀具损伤检测系统的高精度和实时性需求，解决了将刀具损伤目标检测算法部署在计算能力不高的边缘计算平台的难题。
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公开(公告)号：CN115345872A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211081229.3
申请日：2022-09-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应降噪的刀具损伤灰度图像智能分类方法，主要包括一个由自适应降噪模块和一个刀具损伤图像分类模块组成的网络；降噪模块与分类模块同时接受端到端联合训练，共享并优化网络参数，同时在损失函数中增加一个平衡参数，该参数根据反向传播算法反馈的分类结果自适应优化降噪等级，最终达到分类性能最优。本发明可自动识别图像是否含有噪声以及批量解决图像噪声对于刀具损伤灰度图像的分类问题，通过自适应降噪模式提升模型对于困难样本的预测能力，能够有效去除图像噪声，同时通过相应的损失函数降低对抗噪声的放大效应，最终从图像处理数量、图像质量以及预测效率上提升了刀具损伤灰度图像的智能分类能力。
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