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公开(公告)号：CN119228935A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411430319.8
申请日：2024-10-14
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 为了获得用于逆向工程的高精度工业CT等值面网格，本发明提出了基于工业CT自适应体数据的对偶八叉树的表面提取方法，直接从工业X射线计算机断层扫描投影图序列构建自适应八叉树体数据网格，并基于此到了高精度且无裂纹的插值等值面网格。在提取等值面网格方面，Marching Cubes方法容易在精确表面周围生成混叠和振荡的二义性表面，并且这类方法基于CT离散体数据，无法避免的受到CT重建伪影以及离散化误差带来的影响。本方法首先递归地构建自适应体数据网格，节点处的体素值是通过FDK算法重建投影图得到的，然后通过QEFs技术计算顶点并构建对偶网格，最后利用Marching Cubes查找表精确地提取表面轮廓。
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公开(公告)号：CN117994533A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410252197.1
申请日：2024-03-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/26
Abstract: 本发明提出一种基于局部图像信息的主动轮廓模型的CT图像边缘点提取方法，首先使用改进的模糊C均值聚类算法预设初始轮廓以提高分割速度，降低初始轮廓对分割结果的影响，其次在构造主动轮廓模型的能量函数时，只考虑来自轮廓附近的点的贡献来进行能量优化，最后将主动轮廓模型分割得到的点云沿着法线移动到梯度最大值处，进一步提升提取点云的精度。本发明在一定程度上改善了传统主动轮廓模型对存在弱边缘、灰度不均匀CT图像分割的局限性，有效地提升了工业CT图像尺寸测量的精度，具有一定工程应用价值。
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公开(公告)号：CN117798877A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311817521.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 大连理工大学 , 中国航发沈阳发动机研究所
Abstract: 本发明公开了用于发动机喷口的立式双支撑人工辅助检测装置，该辅助检测装置需要检测人员站在目视平台上，通过环视四周实现内壁的缺陷检测。该装置如下：设计定位装置，实现发动机喷口的六点定位；设计快插装置，实现发动机喷口的快速夹紧；设计滚轴丝杠顶托结构，实现发动机喷口的上下平稳移动以及安全保障自锁；设计双臂滚轮结构，承载发动机喷口，实现喷口与移动机构的连接。该装置解决了人工检测喷口危险、效率低下、误检率高的问题，具有便于人工检测操作使用、提高检测效率、保障检测人员安全的特点。
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公开(公告)号：CN117707203A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311839778.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种大型复杂曲面全覆盖三维路径规划方法，主要针对于飞机外表面的外形缺陷检测的无人机路径规划，该方法首先采用视锥原理对飞机点云下采样偏置构建无人机观测视点和观测位姿，进一步利用改进A*搜索算法，构建观测点邻域内连接边；最终利用蚁群算法，依据图约束搜索最短全覆盖路径，实现了基于飞机点云的无人机覆盖路径规划；最后针对于路径点采用MiniSnap方法进行轨迹优化，使其满足无人机动力学。其中改进A*搜索算法主要从拓展节点方向以及构建估价函数两个方面进行优化。最终该方法实现了从飞机模型到全遍历路径的一个自动生成方法，解决了人工轨迹规划复杂，规划路径非最优、效率低下的问题，具有自动生成，轨迹最优的特点。
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公开(公告)号：CN114782346A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210384892.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，是一种基于多形态数据扩增与分块识别的布匹图像缺陷检测方法。本发明利用多形态数据扩增算法，通过提取缺陷特征，采用传统图像处理方法改变缺陷形态，将形态变换后的缺陷与原有布匹图像进行融合，批量生成新的缺陷图像；利用分块识别算法和检测框融合算法，通过裁剪图像，使用小尺寸图像训练模型，在推理时输入大尺寸图像，采用分块逐张检测、合并检测结果，用以完成尺寸较大、背景复杂的布匹图像的检测，从而提高尺寸较大、背景复杂的布匹图像中缺陷的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101762255A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200910248816.5
申请日：2009-12-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B21/02
Abstract: 本发明一种高精度数控机床误差检测圆测仪属于数控机床精度检测设备领域，圆测仪是一种通过测量数控机床圆轨迹插补误差分析机床各项精度性能的装置。圆测仪由基座组件，球杆组件，主轴连接杆组件组成。起支撑固定作用的基座组件固定于工作台上，其他装置依次安装在基座组件上。基座组件与球杆组件通过磁铁和精密球磁性吸附连接；球杆组件与主轴连接杆组件通过精密球与磁铁磁性吸附连接。该装置提高了杆身和测量平面的平行度，测量精度高，实用性强，采用PIC18F4550模块作为信号实时采集核心，提高了测量实时性，从而保证了机床高速圆插补测量的准确性。
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公开(公告)号：CN118334429A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410451377.2
申请日：2024-04-16
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26
Abstract: 本发明属于深度学习技术领域，是一种结合Deeplabv3plus网络进行工业射线检测缺陷图片快速标注的方法。本发明选用Deeplabv3plus网络作为深度学习语义分割模型，首先对数据集的一部分数据进行Photoshop软件标记、裁剪筛选，而后将其划分为训练集和验证集，采用Deeplabv3plus网络进行训练，在验证集上测试mIoU和mAcc达标后，用训练好的模型对剩余数据进行检测标注，最后对已标注数据进行微调。该标注方法大大提高了缺陷图片语义分割标签数据的标记速度，降低了标注成本，可以一定程度上降低人工标注时出现漏标误标的情况，提高标注数据的标注质量。
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公开(公告)号：CN117745711A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410009632.8
申请日：2024-01-04
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/44
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于动态阈值与生成对抗网络的轴承图像数据增强方法。本发明利用均值滤波，对灰度化的轴承图像进行滤波处理，以每一个像素点周围n×n区域像素均值代替当前点像素值，之后通过设定原始图像与滤波后图像间像素值差值阈值及亮暗参数，将缺陷从缺陷样本图像中动态提取出，通过使用提取出的缺陷图像作为训练集，对生成对抗网络进行训练，以生成更加真实的全新缺陷图像。将生成器生成的全新缺陷图像与无缺陷的轴承图像进行图像加权叠加，在叠加过程中缺陷数量随机选择，以此来模拟真实轴承图像中的缺陷分布形态，最后使用图像标注工具对新图像中缺陷的位置及类别标注，得到全新的标签文件。
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公开(公告)号：CN116681823A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310598665.6
申请日：2023-05-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/73 , G06F16/51 , G06F16/587
Abstract: 本发明属于光学三维重建领域，提供一种基于数论的光栅相位展开方法，具体涉及一种基于数论获取坐标点光栅阶次的方法；可用于求解坐标点的绝对相位，进而获取物体表面三维重建信息。本发明通过优化后的查找表进行相位解包，可以减少解算错误，提高重建精度，增强算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109636822B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811521855.3
申请日：2018-12-13
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域，提供了一种基于新构建隶属度函数的改进Canny自适应边缘提取方法，用边缘隶属度图代替梯度图，并结合Otsu法，可以实现自适应的实时边缘提取，并能够在一定程度上有效保护弱边缘，保持边缘的连续性，有效提升了Canny算法的实际应用能力。本发明新构造一种边缘隶属度函数，用边缘隶属度图代替传统Canny边缘检测算法中的梯度图，并结合Otsu法提出一种新的自适应Canny边缘检测方法。新构造的边缘隶属度图相较于梯度图，综合考虑了中心像素本身及其与邻域像素之间的关系，对图像的信息利用更充分，从而使得边缘检测效果更为理想，在一定程度上有效保护了弱边缘，而且边缘连续性更好。
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