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公开(公告)号：CN119251174A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411317725.3
申请日：2024-09-20
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏组件热斑故障的检测方法，涉及光伏组件检测技术领域，主要目的是提供一种能够提高检测识别的准确率的一种光伏组件热斑故障的检测方法。本发明的主要技术方案为：一种光伏组件热斑故障的检测方法，包括以下步骤：获取待检测图像；对现有的YOLOv8模型进行改进以得到改进YOLOv8模型，改进包括：将现有的YOLOv8模型中的C2f结构块替换成C2f_DCNV4结构块以提取目标的形状和结构信息，将现有的YOLOv8模型中的FPNet特征融合模块替换为AFPN‑Faster特征融合模块；将待检测图像输入改进YOLOv8模型进行检测，确定光伏组件的热斑区域；输出光伏组件的热斑信息。本发明主要用于光伏组件检测。
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公开(公告)号：CN118465805A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410582157.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机轻量化视觉定位与北斗传感器的融合方法及装置，方法包括：利用轻量化的GhostConv模块构建轻量化TrimYOLO结构，并采用WIoU作为损失函数；将定位标识图像数据集输入进提前训练好的改进YOLOv8算法中，来获得关键点的像素坐标；将云台相机的内参矩阵、畸变系数、关键点的像素坐标、关键点的世界坐标输入进PnP算法中，并将相机坐标系中的平移向量转换到世界坐标系中，得到云台相机的位置即无人机的位置；输出无人机在自定义坐标系中的三维坐标，将三维坐标转换为经纬度坐标；通过无迹卡尔曼滤波算法将北斗传感器定位数据和经纬度坐标进行融合。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN117705480A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410104252.2
申请日：2024-01-25
Applicant: 新疆大学 , 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆极目机器人科技有限公司 , 苏州极目机器人科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种农用无人机喷施效率现场检测装置，涉及农用检测设备技术领域，主要目的是提供一种能够对药液喷施的雾化效果和浓度进行快速测试和检测的一种农用无人机喷施效率现场检测装置。本发明的主要技术方案为：一种农用无人机喷施效率现场检测装置，包括：底座；检测部件，检测部件设置在底座上，透明层设置在壳体的上部，限位杆的两端连接于壳体的两端内侧，移动部件包括移动柱和检测器，移动柱套在限位杆的外侧，检测器安装在移动柱的上部；清洁部件，清洁部件包括转动部件和刮板部件，刮板部件的两端螺纹连接于转动部件，刮板部件具有刮板器，刮板器的下部与透明层的上部相互接触。本发明主要用于喷洒浓度检测。
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公开(公告)号：CN119380316A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411407114.8
申请日：2024-10-10
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的轻量级无人机视觉避障方法及装置，方法包括：将改进后的YOLOv8n网络结构用于障碍物检测；将检测到的障碍物信息和原始深度信息进行融合，基于障碍物属性的自适应距离检测对原始深度信息进行处理得到无人机与障碍物的距离；根据障碍物与无人机的相对位置关系、以及不包含障碍物的可安全飞行区域设计无人机视觉避障算法，获取可安全飞行区域；输出下一步避障指令，障碍物信息，标准检测框、障碍物种类、置信度以及无人机与障碍物的距离值以及最大无障碍物区域。装置包括：处理器和存储器。本发明克服了单目相机深度估计误差大及RGB‑D相机成本高的问题，采用双目相机进行检测和获取深度信息；本发明兼顾不规则障碍物和小目标检测性能。
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公开(公告)号：CN118115464A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410259160.1
申请日：2024-03-07
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉为一种基于计算机视觉的工业部件表面缺陷检测方法及系统。一种基于计算机视觉的工业部件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10：获取工业部件表面图像；S20：将所述的工业部件表面图像输入至YOLOv5s检测模型中进行检测。本发明所述的一种基于计算机视觉的工业部件表面缺陷检测方法及系统，对现有的YOLOv5s模型进行改进，通过CoTNet Transformer、C3GAM、多尺度特征融合算法，能够更为精确地识别和分类不同类别的工业部件表面缺陷，减少误报和漏报的可能性，提高检测的可靠性，减少对人工操作的依赖，降低成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118333940A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410325943.5
申请日：2024-03-21
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/771 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv8工业零部件表面缺陷检测方法及装置，方法包括：将感受野高效多尺度注意力机制嵌入到主干网络的卷积层中，将工业零部件表面缺陷图像数据集输入到主干网络中进行特征提取，得到三个不同尺度的特征图；将最小尺度的特征图输入到特征集中模块，提取高级语义信息，生成突出全局信息的特征图；将提取到的三种不同尺度的特征图输入加权渐进特征金字塔网络中，通过跨步卷积的下采样方式和CARAFE的上采样方式逐步在不同尺度上对特征图进行加权融合；输出缺陷检测结果，标注检测框、缺陷种类以及置信度。装置包括：处理器和存储器。
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公开(公告)号：CN119559483A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411635223.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏组件隐裂的检测方法，涉及光伏组件检测技术领域，主要目的是提供一种能够提高对光伏组件缺陷的特征提取能力和识别效率的一种光伏组件隐裂的检测方法。本发明提供了一种光伏组件隐裂的检测方法，通过将现有的RT‑DETR模型中的Conv结构块替换成block‑DualConv结构块以提取目标图像的形状和结构信息，将现有的RT‑DETR模型中的AIFI结构块替换成HiLo结构块，将现有的RT‑DETR模型中的RepC3结构块替换成KANC3结构块，提高对光伏组件缺陷的特征提取能力，同时，能够更准确地识别和定位光伏板中的隐裂，提高检测的准确率和鲁棒性，并且使其对backbone提取到的特征图融合更加彻底，这种特征提取能力和噪声鲁棒性使得KAN卷积在提高光伏隐裂检测精度和稳定性方面表现出色。
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公开(公告)号：CN119418128A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411574344.3
申请日：2024-11-06
Applicant: 新疆大学 , 新疆维吾尔自治区计量测试研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5n工业零部件表面缺陷检测方法及装置，方法包括：将注意力机制嵌入到主干网络的卷积层中，并引入动态蛇形卷积捕获跨通道的信息，捕获方向感知和位置感知的信息，将工业零部件表面缺陷图像数据集输入到主干网络中进行特征提取，得到三个不同尺度的特征图；引入Gold‑YOLO结构，通过全局融合多层特征并将全局信息注入到更高层次，生成突出全局信息的特征图；将得到的特征图输入特征金字塔网络中，通过下采样方式和上采样方式逐步在不同尺度上对特征图进行加权融合；输出缺陷检测结果，标注检测框、缺陷种类以及置信度。装置包括：处理器和存储器。本发明对工业零部件表面缺陷的检测精度更高，更符合工业生产中对零部件健康情况的监测维护需要。
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公开(公告)号：CN118279727A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410428067.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院 , 新疆大学
IPC: G06V10/98 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明为基于轻量化的风机叶片表面缺陷检测模型、方法、系统。基于轻量化的风机叶片表面缺陷检测模型，所述的风机叶片表面缺陷检测模型为YOLOv5s检测模型，包括：Backbone模块、Neck模块、Detect模块；所述的Backbone模块包括：11个MobileNetV3‑N网络模块、1个Conv模块、1个输入模块；所述的Neck模块包括：4个Ghost Conv模块、4个Concat模块、2个UpSample模块、4个ECA‑C3模块、3个Conv模块；所述的Detect模块包括：3个输出模块。本发明所述的基于轻量化的风机叶片表面缺陷检测模型、方法、系统，实现了既不损失检测的精度，提升了网络整体性能，极大地减少了检测模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN118347622A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410469725.9
申请日：2024-04-18
Applicant: 新疆维吾尔自治区计量测试研究院
Abstract: 本发明公开了一种无人机电机数显式扭矩测试平台，涉及电机扭矩检测设备领域，主要目的是提供一种能够提高检测的准确性的一种无人机电机数显式扭矩测试平台。本发明的主要技术方案为：一种无人机电机数显式扭矩测试平台，包括：支撑部件，固定杆纵向安装在支架上，移动杆的两端可拆卸连接于固定杆；检测部件，检测部件包括减振部件、无人机部件、温度传感器、扭矩传感器和控制部件，减振部件固定在移动杆上，无人机部件安装在减振部件上，无人机部件包括电机和旋翼，旋翼可拆卸连接于电机，温度传感器和扭矩传感器的一端连接于电机，温度传感器和扭矩传感器的另一端连接于控制部件。本发明主要用于扭矩检测。
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