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公开(公告)号：CN120008743A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510080053.7
申请日：2025-01-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于红外测温补偿的碳纤维铣孔过程温度场精确求解方法，包括基于预制孔位置的可控热源温度和红外相机所测温度提取热源在不同温度情况下预制孔位置到材料表面之间的温度差值；采用径向基函数插值法构建碳纤维板上任意位置温度与红外相机所测温度的补偿函数；基于傅里叶热传导定律构建考虑热量积累效应的碳纤维热传导模型；基于补偿函数采用有限差分法求解碳纤维铣孔过程的温度场。本发明充分考虑了红外相机测温时因碳纤维表面材料遮挡导致红外相机无法准确测量铣孔区域内部温度的问题，建立碳纤维铣孔过程温度场实现了对孔底部和孔壁温度精确求解的方法，便于根据铣孔过程中的精确温度反馈值优化加工参数提高孔加工质量。
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公开(公告)号：CN119808420A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510026679.X
申请日：2025-01-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F17/14 , G06F30/27 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种考虑表面宏微观特征与装配变形的装配偏差预测方法，包括基于基函数模态叠加的零件表面宏微观特征表征、考虑实际加工表面的非理想表面模型构建、基于差平面与点云配准法的非理想表面接触状态计算、基于共轭梯度‑快速傅里叶算法的非理想表面接触变形求解及考虑表面宏微观特征与装配变形的装配偏差传递模型建立。本发明充分考虑由零部件加工误差产生的表面形位误差与装配过程中由载荷引起的装配变形误差，将偏差域模型与闵可夫斯基求和法相结合模拟装配偏差的传递，有效提升产品装配偏差预测精度的同时显著提高运算速度，实现装配过程的实时监测与偏差的及时调整。
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公开(公告)号：CN119223309A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411341417.4
申请日：2024-09-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蜣螂优化算法的巡检机器人多目标点路径规划方法，涉及路径规划领域。本发明构建待规划区域的栅格地图，并在栅格地图上标记路径起点、目标点、自由栅格和障碍栅格；将根据栅格地图生成种群作为蜣螂算中的蜣螂初始种群；滚球蜣螂群组根据无障碍情况和有障碍情况进行位置更新后，根据适应度函数求出滚球蜣螂群组的第一最优解；繁殖蜣螂群组、觅食蜣螂群组和偷窃蜣螂群组分别进行位置更新后，通过适应度函数得到第二最优解，将第一最优解和第二最优解结合得到新的种群；重复执行上述步骤，直至达到最大迭代次数，最后剔除冗余节点和二阶贝塞尔曲线平滑处理，得到最优路径。
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公开(公告)号：CN119169293A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411321757.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种低资源场景下的医学影像分割方法，该方法包括：基于预设的训练数据集训练NanoDet模型，直至经所述NanoDet模型得到的病灶区域的标注框的标注精度大于第一精度值；对分割模型SAM的权重矩阵设置增加项矩阵，基于所述训练数据集，更新所述增加项矩阵，使所述分割模型SAM的分割精度大于第二精度值；基于所述NanoDet模型生成待分割图像的标注框，并基于所述标注框获取病灶区域的定位点；在所述标注框内基于所述定位点坐标，使用更新权重后的分割模型SAM进行病灶区域的影像分割，生成所述带分割图像对应的病灶掩膜。该方法具有更好的分割能力和精度。
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公开(公告)号：CN118838374A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410843317.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于改进APF‑A*混合算法的无人机三维避障方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，确定三维空间下无人机的初始位置、障碍物的位置、改进人工势场法中引力增益系数、斥力增益系数、削弱因子、障碍影响距离等初始化参数的确认，其次根据数据求出无人机与目标点以及障碍物三方向的夹角以及距离，计算得到三个方向的引力分力以及斥力分力，从而计算合引力、合斥力并得到势场合力，计算UAV的下一个三维坐标。判断无人机最新位置是否达到目标点。如果达到则停止，如果未达到则判断无人机停止运动,如果未停止跳至前步骤直至达到目标点，否则使用改进A*算法直至迭代点斥力分力为零，时跳至前步骤直至达到目标点。本发明具有适用性，能解决无人机初始点附近容易发生碰撞问题、附近有障碍物的目标不可达问题、抖振问题以及陷入局部最小值问题，对传统APF以及A*算法进行改进融合，提高无人机的避障能力和避障效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116994161A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310962780.7
申请日：2023-08-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/40 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：首先，采用高分辨率的无人机拍摄绝缘子图像，将获取的绝缘子图像进行预处理并进行标注，形成数据集，按照比例划分为训练集和测试集；构建基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测模型，将模型的主干网络换为ConvNeXt V2，采用FCMAE自监督学习方法对改进后的模型进行预训练，再将训练集输入改进后的模型进行微调；将测试集输入训练后的模型进行性能评估；最后，利用最终得到的模型，对待测绝缘子图像进行检测，获得检测结果。本方法检测精度良好和检测速度较块，能解决绝缘子缺陷漏检、误检等问题，同时节省了人力物力。
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公开(公告)号：CN115325312A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211017159.5
申请日：2022-08-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: F16L55/162
Abstract: 本发明实施例涉及RFID技术领域，具体公开了基于RFID技术的智能紫外光固化CIPP软管方法。本发明实施例通过将RFID参考标签整合到树脂软管中，阅读器和待测标签以及灯链一起拉入待修复的地下管道中，阅读器通过发射射频信号，当参考标签进入发射天线工作区域时产生感应电流，参考标签获得能量被激活；参考标签通过将自身的信息发送到阅读器，使阅读器和待测标签通过RFID算法计算来到达参考标签的正下方开始固化，在固化过程中阅读器进行信号强度RSSI值的采集，可以实时监测修复地下管道软管的固化程度，能够减少固化程度没有把握好，导致的固化失败，从而有效解决软管固化成本巨大浪费的问题。
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公开(公告)号：CN119887708A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411973781.2
申请日：2024-12-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于缺陷检测领域，尤其涉及基于Zernike正交矩和哈希算法的缺陷检测方法。本发明目的是解决现有电子元件点胶缺陷检测技术的检测效率低的问题。本发明建立了一种模糊集合实现图像增强的方式，在突出感兴趣区域的同时也能保障信息的完整。针对不同胶体缺陷，考虑采用不同检测方法以及检测区域来进行判断。通过Zernike正交矩的方法，得到点胶槽内外两侧的检测区域，用图像的哈希替代原图进行计算可以有效地减少计算时间。同时在平均哈希算法的基础上建立一种通过逼近减少待匹配区域面积的算法可以有效地减少匹配计算所需要的时间，再结合零均值归一化积相关算法可以极大的提高运算效率，提高了电子元件点胶缺陷检测的效率。
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公开(公告)号：CN118861524A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410911794.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进鹈鹕优化算法优化变分模态分解的阀门信号降噪方法，归属于信号处理技术领域。其显著特点在于：通过引入改进的鹈鹕算法，对变分模态分解VMD进行优化，从而有效解决VMD参数选取问题及信号去噪问题。该方法克服了传统鹈鹕算法种群多样性不足、容易陷入局部最优以及全局搜索能力不足等缺陷。本专利在优化鹈鹕算法方面进行了以下创新：首先，引入Tent混沌映射以改进算法的初始化过程，从而增强种群的多样性和全局搜索能力；其次，通过引入非线性惯性权重因子，改进鹈鹕算法移向猎物阶段的位置更新过程，有效平衡全局搜索与局部搜索；最后，在鹈鹕掠过水面阶段引入柯西变异策略和麻雀警戒者机制，提升算法跳出局部最优解的能力，并增强其全局搜索能力和适应性。优化后的鹈鹕算法进一步嵌入到VMD中，对其惩罚因子和模态数目进行参数优化，最终获得去噪后的信号。本发明在实际应用中展现出显著的适用性，不仅能有效解决VMD参数选取问题，还能高效去除信号噪声，提高信号的有效性。
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公开(公告)号：CN118762277A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410727558.3
申请日：2024-06-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及一种基于元学习的多尺度知识蒸馏工件识别方法，方法的关键步骤包括选择预训练的ResNet34网络作为老师模型，使用老师模型对训练集中的每个样本进行推断，生成软标签。随后，以EfficientNet V2网络作为学生模型进行训练，为了使学生更好学习到老师的特征，采用元学习策略，利用学生进度的反馈来提高老师在整个蒸馏过程中的知识转移能力。总体而言，这一方法可调用大模型的功能并将其部署到终端设备上，而且可显著提高工件识别的准确性与速度。
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