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公开(公告)号：CN113145492B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202110525021.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种用于梨外观品质视觉分级方法及分级生产线，该方法能够通过特征值反映样本的果形、色泽、缺陷种类和缺陷面积等信息，并根据特征的特点选择合适的机器学习模型作为分类器对上述各类信息做准确的预测，最后将这些信息输入到用于决策层面的决策树中，模拟人的决策分类过程，得到分级结果；整个分级过程使用多模型融合的方法，针对性的处理各类信息，避免过拟合现象的发生，使得处理的结果更加准确，提高了检测效率和检测精度，满足流水线上快速准确检测的要求。该方法用于环形生产线上梨的快速分级，通过特征融合对梨进行分级，其识别率预计可以达到95％以上。适用于不同种类梨的外观品质分级。
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公开(公告)号：CN113145492A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110525021.5
申请日：2021-05-14
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种用于梨外观品质视觉分级方法及分级生产线，该方法能够通过特征值反映样本的果形、色泽、缺陷种类和缺陷面积等信息，并根据特征的特点选择合适的机器学习模型作为分类器对上述各类信息做准确的预测，最后将这些信息输入到用于决策层面的决策树中，模拟人的决策分类过程，得到分级结果；整个分级过程使用多模型融合的方法，针对性的处理各类信息，避免过拟合现象的发生，使得处理的结果更加准确，提高了检测效率和检测精度，满足流水线上快速准确检测的要求。该方法用于环形生产线上梨的快速分级，通过特征融合对梨进行分级，其识别率预计可以达到95％以上。适用于不同种类梨的外观品质分级。
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公开(公告)号：CN118070510A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410193258.1
申请日：2024-02-21
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F111/10
Abstract: 本发明为一种用于直线电机进给系统性能预测的数字孪生设备，利用数字孪生技术，建立与直线电机进给系统的物理设备相匹配的数字模型，通过建立物理设备与数字模型的映射关系，完成数据的交互和通信，获得孪生数据；同时建立GANomaly‑LSTM神经网络模型和异常样本概率模块相结合的性能预测模型，在无异常样本的情况下对直线电机进给系统运行状态进行性能预测；异常样本概率模块基于正确识别异常样本的个数N和输入的样本总数M，根据#imgabs0#计算出直线电机实际运行采集的数据中异常样本的概率，将此概率作为性能衰退程度的参考。解决了传统性能预测方法难以获取时效机理下历史工作数据、仿真实验数据等导致的预测精度低的问题。
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公开(公告)号：CN214767069U
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202121026200.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本实用新型为一种用于梨外观品质视觉分级生产线，该生产线包括传送带机械结构、上位机、图像采集系统、传送带驱动系统、分级执行系统、PLC和通信系统；所述分级执行系统包括推拉式电磁铁、电磁铁固定架和分级槽，推拉式电磁铁和电磁铁固定架固定在图像采集系统后方的回流式传送带上；分级槽具有多个通道，内部粘贴缓震材料，分级槽放置在推拉式电磁铁的对侧，每个推拉式电磁铁对准一个通道，每个通道对应一个分级等级，记为一个分级区域；推拉式电磁铁与PLC连接，PLC与上位机通讯。环形生产线能够实现梨的快速连续分级，分级效率高。
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