公开(公告)号：CN115417066A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211138705.0

申请日：2022-09-19

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 朱波 ,  王志鹏 ,  侯开虎 ,  邓超 ,  李岫宸 ,  陈春梅 ,  张鸿韬 ,  刘治 ,  王通 ,  黎魁

IPC: B65G15/58 ,  B65G15/32 ,  B65G47/12 ,  A24B3/16

Abstract: 本发明公开了一种基于真空吸附传送带与自适应料仓的烟叶分离输送装置，由真空吸附传送带和自适应料仓两部分构成。真空吸附传送带包括真空泵、负压风扇、真空滚筒和打孔输送带等核心部件。打孔输送带覆盖在真空滚筒上，将负压风扇产生的负压通过孔洞传出。自适应料仓通过红外检测自适应调整高度，将烟叶送到真空吸附有效区域内，被吸附到输送带上移动，传递到后续分级环节。装置通过真空吸附传送带与自适应料仓的配合，将单片烟叶从料仓中逐一分离出来。自适应料仓设计为多料仓环形排布，以弹夹方式进入以进一步提高效率。本发明解决了分级设备上料采用人工上料效率低、劳动强度大的问题，能够突破人工上料成为制约烟叶分级效率进一步提升的瓶颈。

公开(公告)号：CN115952462A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211259055.5

申请日：2022-10-14

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 陈春梅 ,  朱波 ,  刘治 ,  张鸿韬 ,  王志鹏 ,  李岫宸 ,  邹艳华 ,  胡朋

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 一种代价优化的类不平衡二元自相关过程异常识别算法，包括以下步骤：步骤1：利用Mont‑Carlo仿真生成二元自相关过程类别不平衡的四种模式数据集D；步骤2：按照一定比例将数据集D划分为训练集S、验证集G和测试集T；步骤3：基于训练集S和验证集G，利用PSO计算最优相对代价参数，并训练出多个两分类CSLSTM作为基分类器；步骤4：将训练好的两分类CSLSTM通过OVR策略构建成多分类模型，基于测试集T进行性能测试。一系列比较实验证明了PSO‑CSLSTM模型的有效性。该模型用于数据类别不平衡条件下的二元自相关过程异常识别，通过优化代价和CSLSTM的应用，提高对二元自相关过程异常识别的总体性能，属于机器学习在制造过程多元质量控制领域的应用，具有较好的应用前景。

公开(公告)号：CN115511702A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211258379.7

申请日：2022-10-14

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 张鸿韬 ,  朱波 ,  陈春梅 ,  王志鹏 ,  李岫宸 ,  荆晓娜 ,  黎魁

IPC: G06T3/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种基于DCGAN和分形理论的双子叶植物叶脉建模方法，首先，根据真实植物叶片照片将叶片叶脉进行多级划分，分析植物叶脉状态特征并确定分形规则，根据形状得到叶脉的分形维数；其次，对真实双子叶植物叶片使用阈值分割方法提取主叶脉与一级支脉的叶脉形状曲线；之后，使用DCGAN对主叶脉和一级支脉的叶脉形状曲线进行学习，得到该类植物的相邻等级叶脉生成规则；对难以提取的高等级叶脉，利用分形系统推演法则融合低等级叶脉生成规则产生；最后结合叶脉分形规则，生成精细叶脉形状。本发明的方法适合于双子叶植物叶脉的快速精细生成，能够更科学、快速的生成双子叶植物叶脉形状。