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公开(公告)号：CN117218092A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311217663.4
申请日：2023-09-20
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司 , 石家庄钢铁有限责任公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请适用于金相数据识别技术领域，提供了一种金属碳化物检测分级方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取待检测样品对应的多个待检测图像；将多个待检测图像中的每一待检测图像输入初筛模型，得到每一待检测图像的多通道特征图，根据每一待检测图像的多通道特征图，确定每一待检测图像是否为金属碳化物图像；将确定的多个待检测图像中的每一金属碳化物图像输入目标检测模型，得到目标图像，并将每一目标图像输入分级模型，得到每一目标图像对应的碳化物等级和置信度；根据碳化物等级和置信度，选取目标图像输入集成模型，得到待检测样品的最终碳化物等级。本申请能够提高对待检测样品中金属碳化物的检测分级的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117310963A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311263438.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司 , 石家庄钢铁有限责任公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供一种金相图像显微镜的运动控制方法、装置及电子设备，涉及显微镜技术领域。本发明通过对待采集区域进行划分，得到多个采集单元，制定运动轨迹，沿运动轨迹对待采集区域内的多个采集单元进行自动拍摄，得到待采集区域的金相图像。该过程无需人工参与，避免了采集过程中反复校对导致的时间浪费，提高了金相图像显微镜的采集效率。
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公开(公告)号：CN102323269A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110134784.3
申请日：2011-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 基于假设检验的公路路面裂缝识别决策模型的建立方法，它涉及一种公路路面裂缝识别方法，以解决在结构光三维裂缝检测方式中无法有效的确定采样光条数量n及决策因子m，从而导致路面裂缝中漏检率和误判率较高的问题。方法：步骤一、公路路面裂缝识别两类错误分析；步骤二、基于假设检验的公路路面裂缝识别决策模型的建立；步骤三：裂缝检测正确率函数的单调性分析；步骤四：通过用户决策需要设置两类错误发生率并结合实际硬件允许的极限数量来确定合理的采样光条数n，为三维裂缝检测系统中传感器设计提供决策方案；步骤五：检测用户根据其决策需要灵活设计规则的可信度要求，使其满足新的可信度即检测正确率要求。本发明用于路面裂缝检验。
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公开(公告)号：CN102323269B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201110134784.3
申请日：2011-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 基于假设检验的公路路面裂缝识别决策模型的建立方法，它涉及一种公路路面裂缝识别方法，以解决在结构光三维裂缝检测方式中无法有效的确定采样光条数量n及决策因子m，从而导致路面裂缝中漏检率和误判率较高的问题。方法：步骤一、公路路面裂缝识别两类错误分析；步骤二、基于假设检验的公路路面裂缝识别决策模型的建立；步骤三：裂缝检测正确率函数的单调性分析；步骤四：通过用户决策需要设置两类错误发生率并结合实际硬件允许的极限数量来确定合理的采样光条数n，为三维裂缝检测系统中传感器设计提供决策方案；步骤五：检测用户根据其决策需要灵活设计规则的可信度要求，使其满足新的可信度即检测正确率要求。本发明用于路面裂缝检验。
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公开(公告)号：CN101510261B
公开(公告)日：2012-03-07
申请号：CN200910071614.8
申请日：2009-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于稀疏分解理论的公路路面裂缝病害特征提取方法。它涉及路面病害检测技术，它解决了基于结构光的轮廓信号分析技术中存在的特征提取不足，实际应用效果不理想等问题。它的步骤为：一、根据不同的病害特征建立不同的病害特征原子库，以位置和尺度作为参数，并使参数在不同的范围内变化，并将原子归一化，得到病害特征过完备原子库；二、根据信号展开理论，从过完备原子库中选取K个原子对信号做K项逼近，再根据稀疏分解理论，从K个原子各种组合中挑选出分解系数最为稀疏的原子组合；病害特征的系数Ck的选择需要满足稀疏性约束条件为：则病害特征可表示为：σ为逼近误差。本发明用于路面病害特征检测，如裂纹、车辙、坑洼或突起等。
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公开(公告)号：CN101510261A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910071614.8
申请日：2009-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于稀疏分解理论的公路路面病害特征提取方法。它涉及路面病害检测技术，它解决了基于结构光的轮廓信号分析技术中存在的特征提取不足，实际应用效果不理想等问题。它的步骤为：一、根据不同的病害特征建立不同的病害特征原子库，以位置和尺度作为参数，并使参数在不同的范围内变化，并将原子归一化，得到病害特征过完备原子库；二、根据信号展开理论，从过完备原子库中选取K个原子对信号做K项逼近，再根据稀疏分解理论，从K个原子各种组合中挑选出分解系数最为稀疏的原子组合；病害特征的系数Ck的选择需要满足稀疏性约束条件为：；则病害特征可表示为：k＝0，1，2，…，σ为逼近误差。本发明用于路面病害特征检测，如裂纹、车辙、坑洼或突起等。
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