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公开(公告)号：CN115641351A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211327483.7
申请日：2022-10-26
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T7/62 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06T7/13 , G06T5/20 , G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，涉及槟榔加工技术领域，所述方法包括以下步骤：原始图像采集；图像预处理中的滤波去噪、色彩空间转换与通道分离；阈值分割中得二值图并进行填充连通域；轮廓识别中对槟榔图像进行边缘检测从而识别出槟榔的长轴、短轴、周长、面积、最小外接矩形等特征参数；切片轨迹计算中利用基于背高值和切口长值的切片轨迹计算方法得到槟榔轨迹参数集合，最后根据权重算法综合评定出槟榔的最优切片轨迹线。根据本发明所提供的基于机器视觉的槟榔切片轨迹计算方法，目的旨在克服在槟榔切片工序过程中依靠机械式定位而不能准确定位到最优切片轨迹线的问题，提高槟榔切片质量，满足生产线实时切片要求。
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公开(公告)号：CN108805854B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201810017988.0
申请日：2018-01-09
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境下药片快速计数与完整性检测方法，用工业相机获取一些完整药片图像，并计算每个标准药片的尺寸和Hu矩，以这些药片的平均面积和平均Hu矩作为同一批次药片的标准参数；用工业相机采集待测药片的图像，通过直方图均衡化对图像进行局部光照补偿，根据标准面积大小确定均值模板和锐化模板，并先后与图像进行卷积运算，以完成复杂环境下对图像的处理。对预处理后的图像进行阈值分割，得到每个轮廓的面积和Hu矩后，去除伪药片数据，再将每个药片测得的参数与标准参数进行比较，根据判断依据识别破损药片和形状畸变药片以完成检测。本发明操作简单方便，稳定性好，适用于各种形状的同一批次药片生产流水线。
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公开(公告)号：CN108510543A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810243538.3
申请日：2018-03-23
Applicant: 湖南科技大学
CPC classification number: G06T7/75 , G06T7/44 , G06T7/80 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明公开了一种棋盘格图像特征中心亚像素定位方法，基于双曲正切函数建立关于灰度增益和偏移，灰度跳变边缘方向角和灰度扩散因子的棋盘格特征理论模型，通过模型参数优化和灰度水平调整，使理论模型生成的仿真特征区域与已粗略定位的实际特征区域间达到最高峰值信噪比，并提取理论模型的特征中心参数作为补偿量，实现实际特征中心的亚像素定位。该方法无需设置经验阈值，对特征亮度变化和噪声不敏感，可明显提高棋盘格图像特征中心的定位精度，进而保证相机标定与位姿测量时参数估计的准确性。
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公开(公告)号：CN106920262A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710130657.3
申请日：2017-03-07
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T7/80
CPC classification number: G06T2207/30244
Abstract: 本发明公开了一种机器视觉3D四轮定位仪靶标绑定方法，采用工业相机采集插入圆管立柱中的待绑定靶标的旋转图像，根据靶标旋转轴以及靶标旋转轴与靶标工作面的交点在靶标坐标系内的不变性，建立数学模型并构造目标函数，通过正面和背面两个工业相机摆放位置拍摄图像联合求解。该方法所需辅助装置成本低，绑定参数求解精度可靠，且操作简单，易于实现，适合厂内和现场绑定。
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公开(公告)号：CN102997875B
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201210360871.5
申请日：2012-09-20
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明属于参数测量技术领域，提供了一种复杂螺旋曲面高精度测量不确定度的分析方法，根据螺旋曲面端面型线及导程的理论参数建立螺旋曲面的数字化模型；通过模拟三坐标测量机的坐标数据采样过程对螺旋曲面的数字化模型进行仿真坐标采样；采用不同采样策略因素组合进行虚拟测量，将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为采样策略因素组合的合理性；向数字化模型中引入噪声强度，将型线及导程参数测量结果的不确定度反映为测量方法与采样策略因素组合的抗干扰性；该分析方法将不确定度分析结果直接反应各采样策略因素组合的合理性和测量方法与采样策略因素组合的抗干扰性，反复修改各采样策略因素进行不确定度分析，获取了较优的实际测量方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119904491A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510361085.4
申请日：2025-03-26
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种图像预配准和多准则误匹配抑制的三维点云配准方法，涉及点云配准技术领域，首先，利用投影散斑图像增强待测物体表面纹理信息进行数据采集，再采用图像分块和模板匹配算法定位待配准图像的最佳配准区域，通过对该区域进行特征点检测与配准，实现图像预配准，抑制待配准图像的不重叠区域带来的不利影响；接着，依据坐标变换关系，由图像预配准得到的二维匹配点对获取对应的三维匹配点对，完成点云粗配准；最后，采用经典的ICP算法实现点云精配准；为了提高配准的精度和效率，在图像预配准和点云粗配准阶段集成了多种错误匹配抑制策略。本发明的方法，能实现重叠率有限、表明特征缺乏的点云高效率和高精度配准。
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公开(公告)号：CN119687983A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411856950.4
申请日：2024-12-17
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明涉及精密仪表检测技术领域，具体公开了一种精密仪表测控维护用检测装置及其检测方法，包括支撑底架、支撑顶架和防护罩，还包括检测环境分析模块和检测精度分析模块。通过在支撑底架和支撑顶架之间均匀分布设置的若干个电磁减震器和空气弹簧分别对高频振动和低频振动起到有效的抑制作用，能够覆盖较宽的振动频率范围，有效应对不同频率的振动干扰，并且还能够在一定程度上缓冲和分散对精密仪表在检测过程中的振动能量，从而有效提高对精密仪表的检测精度，通过检测环境分析模块和检测精度分析模块协同工作，及时发现精度异常并确定是否需要校准或维修，确保精密仪表在检测过程中的准确性、可靠性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118839117A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411311197.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供的一种风速传感器异常数据的重构方法及装置，方法通过变分模态分解将历史风速序列进行一次分解，然后将分解后的残余分量通过改进的自适应噪声完全集合经验模态分解算法进行二次分解，随后将分解得到的一次分解历史风速子序列和二次分解历史风速子序列分别输入到LSTM神经网络当中，结合基于自适应扰动的疯狂蝴蝶算法进行训练，得到第一目标LSTM神经网络和第二目标LSTM神经网络，最后通过第一目标LSTM神经网络和第二目标LSTM神经网络对待测风速序列进行风速重构，得到对应的风速序列重构结果，进而实现对实际工程中的风速传感器异常数据的精准重构效果，从而提高了风电场的效率。
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公开(公告)号：CN117933298A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410317551.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供的一种风速重构方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：步骤S1，获取多个风机在相同时间段内的风速序列及功率序列；步骤S2，根据风速序列及功率序列，从风机中筛选得到目标风机对应的目标机组集；步骤S3，以目标机组集中所有风机的风速序列，结合灰狼优化算法对初始构建的LSTM神经网络进行训练，得到目标LSTM神经网络；步骤S4，当目标风机存在异常风速时，将目标机组集在异常时段的实时风速序列输入所述目标LSTM神经网络，得到对应的风速预测序列；步骤S5，基于风速预测序列，对目标风机进行风速重构。通过结合灰狼优化算法，训练得到预测精度更高的目标LSTM神经网络，进而提升实际应用中异常风速重构的精度。
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公开(公告)号：CN118467942A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410620671.1
申请日：2024-05-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Informer网络的风电机组主传动链状态评估方法，涉及风电机组传动链健康监测技术领域，首先，收集风电机组健康运行时期历史数据，并对其进行预处理；随后，构建并训练Informer深度学习模型，通过预测残差计算主传动链状态评估指标，并据此设定健康预警阈值；最后依据实时数据的预测残差计算状态评估指标并与设定的健康预警阈值比较，判断实时健康状态。本发明方法深入剖析了风电机组主传动链的故障特征与运行机制，结合统计学分析选择模型变量，确保了模型结构的合理性；Informer模型的高预测精度确保了评估结果的准确可靠；提出的状态评估指标抗噪能力强，且对主传动链的状态变化反映迅速。此外，本发明方法可迁移性较强，易于实施。
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