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公开(公告)号：CN116612100A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310638618.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于改进YOLOv7模型的木材缺陷检测方法。目的是为了提高木材缺陷检测的精度来减少木材加工过程中的浪费。该方法包含以下步骤：步骤1，制作并划分木材缺陷数据集；步骤2，将数据集图像输入骨干特征提取网络中进行特征提取，提取出三个有效特征层；步骤3，将步骤2处理后的特征层输入改进后的FPN网络进行特征融合，输出三个不同尺度的特征层；步骤4，将步骤3中的三个特征层输入预测网络中得到目标的类别信息和位置信息，并使用α‑EIoU损失函数作为损失函数进行训练。该算法可以提高木材缺陷检测的精度，为工厂木材加工提供依据。
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公开(公告)号：CN116610907A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310612456.2
申请日：2023-05-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于变分模态分解的齿轮振动信号特征提取方法，涉及一种齿轮振动信号特征提取方法。该方法包含以下步骤：步骤一，信号采集；步骤二，构建信号的Hankel矩阵，计算Hankel矩阵奇异值峰度差分谱，定位差分谱最大突变处r；步骤三，根据r定位奇异值矩阵有效阶数，进行信号去噪；步骤四，使用提出的最佳K值算法计算VMD的分解层数K；步骤五，使用相关性和峰值原则筛选IMF分量；步骤六，使用蜣螂算法优化MCKD参数，使用优化后的MCKD对信号进行脉冲增强；步骤七，使用模糊熵、近似熵、样本熵实现特征提取。本发明提供了一种齿轮振动信号特征提取方法，能较完整地提取出齿轮振动信号的特征。本发明适用于齿轮振动信号特征提取。
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公开(公告)号：CN115732086A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211541668.8
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/30 , G06Q10/04 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于层次分析法的脑胶质瘤囊结构治疗效果评判方法，目的是解决传统放化疗计划中囊结构优化缺乏治疗评判标准的问题。具体包括以下步骤：首先，选取脑胶质瘤囊结构治疗效果的评价指标，确定各个评价指标的重要程度，运用层次分析法计算各个评价指标权重；然后，根据各个评价指标定义，计算脑胶质瘤囊结构各个评价指标效果得分；最后，对各个评价指标效果得分分别进行标准化，将标准化后的各个评价指标效果得分与评价指标对应权重作用，得到最终评判结果。本发明实现对各种参数的植入囊结构治疗效果评判，为得到最优化的植入囊结构和达到最佳放射治疗效果提供依据，可以最大程度放化疗肿瘤。
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公开(公告)号：CN115690126A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211379072.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/77 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出了基于REMU‑Net的肺结节CT图像分割算法，包括：收集肺部CT图像，对图像进行预处理，提取肺实质以及感兴趣划分，预处理后将数据划分为训练集、验证集以及测试集，对训练集进行线上数据增强；在U‑Net基础上提出了REMU‑Net，在ResNeSt块的Split‑Attention块中引入空间注意模块形成ResNeSt‑SAM块，利用ResNeSt‑SAM块构成的编码器进行特征提取，随后通过基于空洞空间金字塔池化模块构成的特征增强模块，获得了更丰富的语义信息，接着利用多尺度跳跃连接进行多尺度特征的融合，最后通过解码器逐渐恢复特征图的尺寸，输出分割肺结节的预测结果。本发明采用REMU‑Net算法，大幅度提高了肺结节的分割精度，为医生接下来的诊断提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN116610907B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310612456.2
申请日：2023-05-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于变分模态分解的齿轮振动信号特征提取方法，涉及一种齿轮振动信号特征提取方法。该方法包含以下步骤：步骤一，信号采集；步骤二，构建信号的Hankel矩阵，计算Hankel矩阵奇异值峰度差分谱，定位差分谱最大突变处r；步骤三，根据r定位奇异值矩阵有效阶数，进行信号去噪；步骤四，使用提出的最佳K值算法计算VMD的分解层数K；步骤五，使用相关性和峰值原则筛选IMF分量；步骤六，使用蜣螂算法优化MCKD参数，使用优化后的MCKD对信号进行脉冲增强；步骤七，使用模糊熵、近似熵、样本熵实现特征提取。本发明提供了一种齿轮振动信号特征提取方法，能较完整地提取出齿轮振动信号的特征。本发明适用于齿轮振动信号特征提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115115544A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210727590.2
申请日：2022-06-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 基于注意力机制GAN的辐照环境图像降噪方法，属于图像处理领域，具体涉及一种基于注意力机制GAN的辐照环境图像降噪方法，首先，根据辐照环境中图像噪声的特性，构建一个由编码部分和解码部分组成的生成器，编码部分具有特征提取的功能，解码部分具有像素重建的功能，在编码部分的第二特征提取分支中添加注意力模块，并且在编码部分和解码部分的对应阶段添加跳跃链接，并且在解码部分使用亚像素卷积，实现噪声的细化分割。随后，构建一个由卷积层为主干的鉴别网络，利用GAN思想，对生成器和鉴别器进行零和博弈，获得最优生成器，并利用残差思想，完成辐照环境图像的降噪。
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公开(公告)号：CN116664600A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310678831.3
申请日：2023-06-08
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了基于REACSU‑Net的肺结节CT图像分割算法，包括：收集肺部CT图像，对图像进行预处理，将图片裁成包含肺结节的64*64的小块，预处理后将数据划分为训练集、验证集以及测试集，对训练集进行数据增强；在U‑Net基础上提出了REACSU‑Net，编码器部分使用ResNeSt‑50进行特征提取，随后通过基于ASPP构成的特征增强模块，获得了更丰富的语义信息，解码器部分使用三重空间注意力机制输出分割肺结节的预测结果。本发明采用REACSU‑Net算法，提高了肺结节的分割精度，为医生接下来的诊断提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN116159318A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211576512.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种使用三角履带底盘的武术擂台机器人。包括：整车车体组件，用于保护所述主控板组件和电源模块组件，并连接其他分组件；三角履带底盘组件，设置在整车车体的下端用于机器人的登台和行进；机械臂组件，设置在整车车体的前端用于机器人的登台与攻击对手；传感器组件，设置在整车车体的四周用于探测周围环境和寻找对手；主控板组件，设置在整车车体的中间用于控制武术擂台机器人行为；电源模块组件，设置在整车车体的后端用于平衡车体重量并提供动力。本发明采用的三角履带底盘，相比于传统的轮式武术擂台机器人在登台方面更加稳定，爬坡能力更强，对接触面破坏程度更小，同时增加了进攻手段及车体稳定性。
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公开(公告)号：CN115715852A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211444518.5
申请日：2022-11-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61N5/10
Abstract: 一种基于蒙特卡洛模拟的囊结构优化方法，涉及肿瘤放化疗植入囊结构优化领域。目的是解决传统放化疗计划中囊结构优化需要依靠大量迭代试错的问题。具体包括以下步骤：首先，选择一组目标参数作为囊结构初始值，并针对囊结构辐照特点确定一个治疗评判标准；然后，结合评判标准，不断改变目标参数，循环将囊结构进行蒙特卡洛模拟，直至得到一组优化的目标参数；最后，对优化目标参数的囊结构执行剂量场计算，并检查计算结果是否符合优化要求，若符合，则结束流程，若不符合，对该组优化目标参数进行微调，返回蒙特卡洛模拟。本发明实现了囊结构最优，可以最大程度放化疗肿瘤，为放射治疗前手术方案的制定和调整提供依据。
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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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