-
公开(公告)号：CN119249647A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411748860.3
申请日：2024-12-02
IPC: G06F30/17 , G01M13/00 , F04D27/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及大型旋转机械装备的运行状态监测技术领域，具体提供了一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统，离心叶轮配置有全周叶片，该监测方法包括：采集全周叶片的叶尖振动信号得到原始振动数据；对原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据；基于无键相参考法处理叶尖振动数据得到叶尖振动位移；对叶尖振动位移进行非线性最小二乘曲线拟合，辨识出全周叶片中各独立叶片的动力学参数；构建离心叶轮的孪生降阶模型，基于动力学参数确定孪生降阶模型的更新参数；基于更新参数对孪生降阶模型进行更新，得到数字化模型；基于数字化模型对所述离心叶轮进行监测。本发明响应计算负荷较小，提取失谐参数较为容易，实时性与准确性较高。
-
公开(公告)号：CN118365802B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410786283.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种三维点云重建方法、装置及计算机可读存储介质，包括获取待重建物体的第一与第二角度点云数据分别进行去噪与聚类，获取第一与第二角度主体点云后，基于预设匹配点对，构建相似度矩阵；利用谱分解获取相似度矩阵中每对匹配点对的匹配置信度，将具有局部最大置信度的匹配点对，作为匹配种子点对；统计匹配种子点对中所有与二值化相似度矩阵兼容的匹配点对，构建高阶空间矩阵；计算高阶空间矩阵中所有匹配点对相似度，获取相似度最高的前预设个匹配点对构成目标匹配点对集合，利用奇异值分解法，得刚体变换矩阵，利用内点计数准则得到最优变换矩阵，对第一角度点云数据进行变换，获取待重建物体的三维点云。
-
公开(公告)号：CN118032935B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410434480.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G01N29/46 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及倒装芯片缺陷检测技术领域，尤其是指一种基于经验共振分解的倒装芯片缺陷检测方法及系统，包括：获取不同的倒装焊点缺陷类别的样本芯片及样本芯片的振动信号；基于经验共振分解算法对样本芯片的振动信号的傅里叶频谱进行分割，构建理想高斯滤波器组，得到滤波信号；计算样本芯片的振动能量系数，对样本芯片的缺陷类型进行分类。本发明实现了对样本芯片进行快速高效的缺陷检测，而无需人工视觉检测，节省了人力与时间，自动化程度更高，且检测结果更为客观，准确性更高。
-
公开(公告)号：CN117892068B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410299305.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及倒装芯片超声信号去噪技术领域，尤其是指一种倒装芯片超声信号去噪方法及装置，包括：获取倒装芯片的缺陷超声回波信号；构建缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数；构建Gabor字典作为过完备字典；对近端梯度下降算法进行深度展开，构建记忆增强深度展开网络模型，求解所述缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数中的目标稀疏系数；基于Gabor字典，利用目标稀疏系数重构倒装芯片的缺陷超声回波信号，得到去噪后的超声回波信号。本发明在很大程度上保留了原始超声回波信号的有用信息，避免对原始超声回波信号造成失真与削弱，进而提高了利用超声回波信号检测倒装芯片缺陷的准确率。
-
公开(公告)号：CN117786322A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311829619.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/10 , G06F18/28 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及倒装芯片振动信号去噪领域，尤其是指一种倒装芯片振动信号去噪方法及系统，所述方法包括：获取样本芯片的故障缺陷振动信号；基于所述故障缺陷振动信号，构建卷积稀疏编码去噪模型，采用局部能量熵的方式，优化卷积稀疏编码去噪模型；对优化后的模型进行多次交替迭代训练，得到最优稀疏系数及对应的卷积字典；利用所述最优稀疏系数及对应的卷积字典对含有噪声的振动信号中构建的多个信号切片使用优化后的能量熵局部重加权卷积稀疏编码模型进行去噪，重构去噪后的信号切片，得到完整的去噪后的振动信号。本发明能够有效地去除倒装芯片振动信号中的噪声，相比现有去噪方法，显著地提高了卷积字典的学习速率以及求解精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118858439A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411329129.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片焊点缺陷检测方法、系统、介质和设备，其中，方法包括：步骤S1：获取样本芯片，其中，所述样本芯片存在不同的焊点缺陷；步骤S2：通过聚焦超声换能器获取所述样本芯片的超声信号；步骤S3：将所述样本芯片的超声信号由聚焦超声换能器转换为虚拟非聚焦超声换能器的时域波场信号，再将所述时域波场信号转换为信号频域波场，基于所述信号频域波场得到所述样本芯片的二维聚焦图像；步骤S4：提取所述二维聚焦图像的环形矢量因子，利用所述环形矢量因子剔除二维聚焦图像的伪影噪声，得到去噪后的二维聚焦图像；步骤S5：对所述去噪后的二维聚焦图像进行焊点缺陷检测。本发明能够对倒装芯片的焊点缺陷进行有效检测。
-
公开(公告)号：CN118445624A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410766498.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G01N29/44 , G01N29/04
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片缺陷检测方法、系统、设备和介质，其中，方法包括：步骤S1：采集倒装芯片的一维振动数据，并将采集的一维振动数据划分为训练集、测试集和未标记样本集；步骤S2：将所述训练集划分为支持集和查询集，基于所述支持集和所述查询集构建若干损失函数，通过若干损失函数对预先设置的改进原型网络进行训练；步骤S3：对所述未标记样本集中的样本赋予伪标签，得到伪标签样本，并扩充所述训练集，通过扩充的训练集对改进原型网络进一步训练，得到训练好的改进原型网络；步骤S4：将所述测试集导入训练好的改进原型网络进行缺陷检测，得到检测结果。本发明能够有效提高在小样本情况下倒装芯片缺陷检测的准确性。
-
公开(公告)号：CN118032935A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410434480.6
申请日：2024-04-11
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G01N29/46 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及倒装芯片缺陷检测技术领域，尤其是指一种基于经验共振分解的倒装芯片缺陷检测方法及系统，包括：获取不同的倒装焊点缺陷类别的样本芯片及样本芯片的振动信号；基于经验共振分解算法对样本芯片的振动信号的傅里叶频谱进行分割，构建理想高斯滤波器组，得到滤波信号；计算样本芯片的振动能量系数，对样本芯片的缺陷类型进行分类。本发明实现了对样本芯片进行快速高效的缺陷检测，而无需人工视觉检测，节省了人力与时间，自动化程度更高，且检测结果更为客观，准确性更高。
-
公开(公告)号：CN119513672B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510085010.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 江南大学 , 无锡市钻通工程机械有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/213 , G01M13/00
Abstract: 本发明涉及信号检测技术领域，具体提供了一种旋转机械的自适应故障诊断方法。该方法包括：获取旋转机械的振动信号，对振动信号进行预处理，得到信号时频特征；基于自适应窗口函数计算瞬时时频估计值；基于信号时频特征与瞬时时频估计值计算瞬时频率；对瞬时频率进行平滑优化，得到时频估计值；基于时频估计值对振动信号进行重构，得到重构信号，基于重构信号确定旋转机械的故障诊断结果。以解决相关技术中采用同步提取变换方法，对旋转机械的振动信号进行故障分析的准确性较低的问题。
-
公开(公告)号：CN118520227B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410986735.X
申请日：2024-07-23
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明属于微电子检测技术领域，涉及一种微电子产品异物缺陷检测方法、装置及可读存储介质；获取待检测微电子产品的异物缺陷碰撞信号，为异物缺陷碰撞信号的GMC稀疏去噪模型的惩罚项中各个稀疏系数设置权重，得到目标惩罚项；基于保真项和目标惩罚项，得到目标GMC稀疏去噪模型；并对目标GMC稀疏去噪模型迭代求解，得到异物缺陷碰撞信号的稀疏编码矩阵；利用稀疏编码矩阵对异物缺陷碰撞信号进行稀疏表示，得到目标异物缺陷碰撞信号，从而对待检测微电子产品进行异物缺陷检测；本申请尽可能地保留由于异物缺陷在腔体内发生滑动和碰撞而产生的碰撞信号，去除异物缺陷碰撞信号中的环境噪声，从而提高异物缺陷检测结果的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.018 seconds)
