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公开(公告)号：CN119758150A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510250488.1
申请日：2025-03-04
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G01N29/04 , G01N29/44 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种基于超声底波特征识别的电池过放电监测和早期预警方法，包括以下步骤：S1.通过超声设备采集锂离子电池使用过程中的电池底面回波数据；S2.对采集到的电池底面回波数据进行预处理；S3.对预处理后的电池底面回波数据进行特征工程，提取对电池放电评估有价值的特征；S4.构建基于时间序列的滑动窗口孤立森林检测模型并训练；S5.筛选最优模型；S6.利用孤立森林检测模型评估锂离子电池的放电程度及其过放表现；上述方法能够用于反映电池内部变化，训练好的模型可以用于其他在线的电池中，并且不同正极材料和结构的锂电池都存在这一底波特征特性，因此有较高普适性，能够为避免电池损伤提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118362581B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410777111.7
申请日：2024-06-17
Applicant: 泉州装备制造研究所
Abstract: 本发明适用于偏振光学检测领域，提供了一种光学表面缺陷检测方法及系统。所述光学表面缺陷检测方法包括如下步骤：获取透射入光学元件表面的偏振态参数；利用所述偏振态参数的斯托克斯矢量计算出光学元件表面的透射穆勒矩阵散射分布曲线；依据所述透射穆勒矩阵散射分布曲线判断光学元件表面是否存在缺陷。本发明以偏振光入射至待测样品表面，通过入射和透射的36种偏振态组合，计算出光学元件待测区域穆勒矩阵，利用穆勒矩阵散射分布曲线实现对光学元件表面缺陷进行检测及分类。该方法检测灵敏度高，能够准确识别元件表面微米缺陷，同时具备出色的定量检测能力，包括缺陷的类别判定和尺寸测量。
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公开(公告)号：CN114137723B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111484120.X
申请日：2021-12-07
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明提供一种光通过散射介质聚焦的分布估计算法调制方法，包括：初始化种群：在解空间中，按照均匀分布随机产生M个个体组成初始群体，每个个体有N个掩膜，然后计算每个个体的适应值，即对应个体掩膜加载在调制器上后目标位置的光强值，并初始化概率模型；选择优势群体：按适应值大小比较选取适应值较高的h个个体作为优势群体(h≤M)，即选取目标位置处的光强值较大的个体作为优势群体；构建概率模型；生成新群体：由概率模型通过随机采样的方法产生新的种群，并重新对每一个新的个体进行适应值计算。本发明相较于粒子群算法和遗传算法，其调制速度更快，抗噪性能更好，聚焦效果更好，在光学捕获、生物成像等领域有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN118857694B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411345849.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 泉州装备制造研究所
Abstract: 本发明适用于光学检测技术领域，提供了一种光学检测方法所述光学检测方法，包括如下步骤：获取二维光电传感器与被测光学元件的坐标，建构直角平面坐标的映射关系；分别获取所述二维光电传感器中x及y方向的剪切干涉图，分别选择18幅干涉条纹图进行相位提取；对所述相位提取结果解包裹，分别得到x方向和y方向的差分波前，进行剪切干涉波前重建，获得被测光学系统波前。本发明的光学检测方法测量被测光学系统的波像差，消除朗奇剪切干涉仪检测过程中0级与前±19级衍射产生的多级寄生干涉的影响，提高被测光学系统的波像差检测准确度，检测精度比现有的八步相移法高至少20倍。
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公开(公告)号：CN119091231A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411561760.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V20/68
Abstract: 本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种茶叶异物检测方法及系统。所述茶叶异物检测方法包括：获取被测茶叶的高光谱图像，利用SVM算法建构分类模型；利用超像素分割对所述分类模型的预测结果进行指导校正；利用校正后的所述分类模型检测茶叶中的异物。本发明对高光谱的图像的空间信息加以利用，采用超像素分割结合多数投票策略对误分类像素进行校正，超像素指导校正后，分类效果得到了进一步提升，提高了分类准确率，为茶叶异物的识别和去除提供了可行的方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114612472B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210507678.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 泉州装备制造研究所
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，根据SegNet网络进行改进以便适应具有随机纹理和缺陷丰富等特点的原料皮革，基于SegNet网络提出一种特征融合多解码皮革缺陷分割网络，通过融合皮革缺陷图像不同尺度的特征，得到缺陷的完整信息，再进行多次解码，最终分割出缺陷部位，并经过大量的训练，得到了效果较为理想的一种基于SegNet改进的皮革缺陷分割网络算法包括用于处理皮革图像的特征提取融合模块、缺陷复原模块；特征提取融合模块在SegNet的编码网络基础上增加了浅层特征与深层特征的融合，保留了皮革图像中更丰富的细节和更为详尽的上下文信息；缺陷复原模块则将SegNet解码网络的上采样过程扩大为四条上采样路径，并在最后进行融合且展开进行像素级分类。
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公开(公告)号：CN114612472A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210507678.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 泉州装备制造研究所
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，根据SegNet网络进行改进以便适应具有随机纹理和缺陷丰富等特点的原料皮革，基于SegNet网络提出一种特征融合多解码皮革缺陷分割网络，通过融合皮革缺陷图像不同尺度的特征，得到缺陷的完整信息，再进行多次解码，最终分割出缺陷部位，并经过大量的训练，得到了效果较为理想的一种基于SegNet改进的皮革缺陷分割网络算法包括用于处理皮革图像的特征提取融合模块、缺陷复原模块；特征提取融合模块在SegNet的编码网络基础上增加了浅层特征与深层特征的融合，保留了皮革图像中更丰富的细节和更为详尽的上下文信息；缺陷复原模块则将SegNet解码网络的上采样过程扩大为四条上采样路径，并在最后进行融合且展开进行像素级分类。
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公开(公告)号：CN109187377A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811106195.2
申请日：2018-09-21
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种用于检测感光复合材料分布均匀度的检测装置，包括遮光箱、用于对感光复合材料的透光性进行检测的光电检测装置以及用于对光电检测装置传输的信号进行处理和计算的控制器；所述光电检测装置包括光源、信号处理单元和若干个光电探测器，所述光源以可移动的方式安装于所述遮光箱内，各所述光电探测器均安装于所述遮光箱的底部，各所述光电探测器均处于所述光源的光源照射范围内；其中，所述控制器具有存储有最低电压阈值和最高电压阈值的存储单元；这样，能够对感光复合材料进行检测，且检测操作简单。本发明还提供了一种用于检测感光复合材料分布均匀度的方法。
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公开(公告)号：CN118857694A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411345849.2
申请日：2024-09-26
Applicant: 泉州装备制造研究所
Abstract: 本发明适用于光学检测技术领域，提供了一种光学检测方法所述光学检测方法，包括如下步骤：获取二维光电传感器与被测光学元件的坐标，建构直角平面坐标的映射关系；分别获取所述二维光电传感器中x及y方向的剪切干涉图，分别选择18幅干涉条纹图进行相位提取；对所述相位提取结果解包裹，分别得到x方向和y方向的差分波前，进行剪切干涉波前重建，获得被测光学系统波前。本发明的光学检测方法测量被测光学系统的波像差，消除朗奇剪切干涉仪检测过程中0级与前±19级衍射产生的多级寄生干涉的影响，提高被测光学系统的波像差检测准确度，检测精度比现有的八步相移法高至少20倍。
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公开(公告)号：CN118823011A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411295379.3
申请日：2024-09-18
Applicant: 泉州装备制造研究所
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明适用于计算机视觉领域，提供了一种工业表面缺陷多尺度检测方法，包括：获取第一图像，对所述第一图像进行语义提取处理，得到第二图像；融合所述第一图像的浅层特征和所述第二图像的深层特征，得到第三图像；利用自适应通道注意力机制处理所述第二图像得到通道注意力，结合所述第三图像的空间细节，得到第四图像。本发明的优点主要集中在以下两个方面：一是从全局角度学习特征捕获充足的语义信息，简化了语义特征到浅层特征的融合路径；二是引入自适应注意力机制以更好地聚焦于图像中的关键特征区域，加强局部特征的学习，以便更加精确地关注和识别多尺度缺陷。
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