公开(公告)号：CN116502998A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310515623.1

申请日：2023-05-09

Applicant: 新疆大学 ,  清华大学

Inventor： 张林宣 ,  徐毓泽 ,  李惠

IPC: G06Q10/087 ,  B65G1/137 ,  B25J9/16 ,  B25J15/08 ,  G06Q10/0875 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于MDPSO算法的小件产品储位分配方法，涉及仓储技术领域，用于为配送中心仓库补货，仓库具有L个巷道，补货完成后，仓库中共有N种SKU的K件产品，储位分配方法包括：根据历史订单数据，计算产品之间的相关性，根据产品的相关性，将产品分配到不同巷道。本发明根据小件产品订单的特点，将关联性大的产品分散分配储位，方便后续高效分拣；在使用期间，会有不断增加的历史订单数据作为基础，产品的相关性会更加明确，储位分配会更加合理，不断提高分拣效率。

公开(公告)号：CN116340786A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310147918.8

申请日：2023-02-21

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  张健翔 ,  蒋正宜 ,  刘重党 ,  郑敬浩

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供了一种跨工况故障诊断方法、装置、设备及存储介质。涉及机械设备技术领域，用于解决在源域数据无法获取时，跨工况故障诊断方法的诊断准确率低的技术问题。跨工况故障诊断方法包括获取源域故障诊断模型Ms和目标域无标签数据Dt；将所述源域故障诊断模型Ms设定为初始目标域故障诊断模型Mt0；通过所述目标域无标签数据Dt和所述初始目标域故障诊断模型Mt0确定亲和力A加权的损失函数其中亲和力A表示目标域中相邻特征之间的相似度；通过所述损失函数优化所述初始目标域故障诊断模型Mt0，直至所述损失函数收敛，得到最终目标域故障诊断模型Mt1。

公开(公告)号：CN114818278A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210357261.3

申请日：2022-04-07

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  崔冰

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06F119/02

Abstract: 一种基于数字孪生自组织建模的生产过程重构方法，发明涉及智能制造技术领域，应用于多批次大批量生产过程，所述预警方法包括以下步骤：步骤A、数据采集及预处理，步骤B、自组织构建实体及关系模型，步骤C、复杂事件推演，进行生产过程仿真，步骤D、优化仿真结果并反馈。本发明使用面向数字孪生的自组织建模方式，并建立复杂事件推演过程，能够更全面的反应生产过程，准确反馈最优调度方案，更适用于实际生产场景；处理不确定性的事件问题，提前对生产异常进行预警。

公开(公告)号：CN112149987A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010983212.1

申请日：2020-09-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  罗术

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的多目标柔性作业车间调度方法和装置，涉及动态调度技术领域，其中，方法包括：读取当前重调度时刻的生产线状态特征向量输入训练后的目标智能体的目标策略网络得到调度目标；将生产线状态特征向量和调度目标输入训练后的工件智能体的工件策略网络得到工件指派规则，并输入训练后的机器智能体的机器策略网络得到机器分配规则；根据工件指派规则选取待加工工件，根据机器分配规则选取加工机器，通过加工机器对待加工工件的下一道工序进行加工处理。由此，通过在不同的重调度时刻根据生产线的状态智能选取不同的优化目标、工件指派规则和机器分配规则，实现多目标协同优化和完全实时化、自主化、无人化的智能工厂。

公开(公告)号：CN118230008A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410542281.7

申请日：2024-04-30

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  郑一蒙

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V40/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请涉及安全生产管理技术领域，特别涉及一种个人防护用具检测方法、装置、设备、介质及程序，其中，方法包括：采集待检测目标在实际作业过程中的多个用户图像；基于多个用户图像识别待检测目标的人体关键点，以根据人体关键点从用户图像中分割至少一个待匹配图像；将至少一个待匹配图像与预设模板库中的图像进行匹配，得到匹配结果，以确定待检测目标是否正确佩戴个人防护用具。由此，解决了相关技术中，在不同类型的个人防护用具佩戴检测标准发生改变时，需要重新训练相关的模型，导致时间成本和人力成本均较高，且在复杂的环境中无法达到令人满意的检测效果，准确率相对较低，可扩展性较差等问题。

公开(公告)号：CN117828510A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410010255.X

申请日：2024-01-03

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  谢澎东 ,  涂美琪

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  B66B5/00 ,  G06F123/02

Abstract: 本申请涉及电梯异常检测技术领域，特别涉及一种电梯门异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：采集电梯门运行过程中的三轴加速度信号和磁感应强度信号，以获得原始多变量时间序列信号构建数据集，将数据集划分为训练集和测试集且构建具有自编码器的深度神经网络，利用训练集预训练自编码器，得到并利用初始化后的自编码器将正常样本映射至特征空间中，获取超球体的球心以结合训练集继续训练初始化后的自编码器，得到最终自编码器再利用测试集进行测试，得到并利用最终的电梯门异常检测模型输出电梯门的异常检测结果。由此，解决了电梯门的异常检测方法泛化能力不足，无法满足实际场景中类型复杂的电梯异常检测需求等问题。

公开(公告)号：CN112581719B

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN202011226178.X

申请日：2020-11-05

Applicant: 清华大学 ,  北京新芯智能科技有限责任公司

Inventor： 张林宣 ,  唐亮 ,  刘重党 ,  杨洋 ,  郑敬浩

IPC: G08B21/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请提出一种基于时序生成对抗网络的半导体封装过程预警方法和装置，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：获取监测数据，并对监测数据进行预处理，获取训练数据；从训练数据中获取正常样本集合，计算正常样本集合的密度函数，根据密度函数估计异常阈值；获取已训练的生成器网络，利用已训练好的生成器网络生成预定数量的异常样本；将预定数量的异常样和训练数据混合后输入神经网络训练，以使在半导体封装过程中，将关键工艺参数输入已训练的神经网络获取异常预测值，以及根据异常预测值和异常阈值进行预警处理。由此，通过生成异常样本混合到训练数据进行训练，并确定异常阈值实现提前对生产异常进行预警，提高产品良率与生产线效率。

公开(公告)号：CN107608507B

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN201710792645.7

申请日：2017-09-05

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  罗术

IPC: G06F3/01 ,  G06F3/0481 ,  G06F3/0484 ,  G06F9/451 ,  G09B9/00

Abstract: 弱光条件下机车部件的选定方法及机车辅助维修系统，涉及计算机图形处理技术，用于坦克机车的辅助维修。建立覆盖全车的虚拟包络模型，使用Hololens显示，通过选择部件模型进而选定实体零部件，并显示选定部件的实体模型和维修动画等信息，帮助用户完成维修。使用该发明，可实现在弱光条件下实现光滑、少特征物体的选定，同时解放了用户的双手。

公开(公告)号：CN107608507A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710792645.7

申请日：2017-09-05

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  罗术

IPC: G06F3/01 ,  G06F3/0481 ,  G06F3/0484 ,  G06F9/451 ,  G09B9/00

Abstract: 弱光条件下机车部件的选定方法及机车辅助维修系统，涉及计算机图形处理技术，用于坦克机车的辅助维修。建立覆盖全车的虚拟包络模型，使用Hololens显示，通过选择部件模型进而选定实体零部件，并显示选定部件的实体模型和维修动画等信息，帮助用户完成维修。使用该发明，可实现在弱光条件下实现光滑、少特征物体的选定，同时解放了用户的双手。

公开(公告)号：CN107491648A

公开(公告)日：2017-12-19

申请号：CN201710736343.8

申请日：2017-08-24

Applicant: 清华大学

Inventor： 张林宣 ,  姚荣 ,  龙腾

IPC: G06F19/00 ,  G06F3/01 ,  G06N3/08 ,  A63B23/16 ,  A63B24/00

CPC classification number: G06F3/014 ,  A63B23/16 ,  A63B24/0006 ,  A63B2024/0012 ,  A63B2220/80 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于Leap Motion体感控制器的手部康复训练方法，包括以下步骤：步骤A、向计算机主机内录入标准手部动作数据；步骤B、患者根据显示器播放的标准手部动作完成康复训练动作，在患者完成康复训练动作过程中实时获取患者手部动作的数据并传输给计算机主机；步骤C、对采集到的患者手部动作的数据进行处理，提取其中的有效数据，然后提取得到训练特征数据；步骤D、对患者完成的动作进行评价。本发明采用虚拟现实技术与体感交互技术的结合对患者的手部动作进行实时显示，患者可以在虚拟现实的环境中实时地看到自己的训练过程，提高患者的训练积极性，变传统的被动式训练为主动式训练，提高恢复训练效果的同时，降低了患者的康复成本。