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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109592138B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201910019099.2
申请日：2019-01-09
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明一种螺栓包装封装器，涉及产品封装辅助装置。本发明包括机架，以及安装于机架上的传送组件、摆动平台、螺栓下料组件和包装盒封装组件；所述螺栓下料组件位于放置包装盒的摆动平台的正上方；所述摆动平台位于包装盒传送组件的包装盒传送进盒口处；所述包装盒封装组件位于包装盒传送组件的正上方；所述包装盒封装组件与包装盒传送组件配合封装包装盒上进料口。本发明中螺栓经过螺栓进料漏斗的出料口自由落体导入包装盒中，包装盒随着下方的摆动平台一起运动，当包装盒装满(由电子计数器计数)进入传送带后进行纸盒粘合封装；实现螺栓的装盒，封装；该机构替代人工装盒的螺栓封装机，提高工作效率，为螺栓生产降低生产成本。
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公开(公告)号：CN111695582A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201910278974.9
申请日：2019-04-10
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本申请提出一种颤振纹理的检测方法及其装置，该方法首先将采集的薄壁件铣削纹理图像进行图像预处理，再按比例随机分成训练集和测试集；对训练集和测试集进行向量化处理、数据降维和归一化处理；建立神经网络模型结构，初始化模型的权重、偏差和学习率参数，构建激活函数，运用前向传播计算当前的损失函数和成本函数，再通过后向传播计算其梯度；通过运行梯度下降法对权重和偏差进行优化，最后使用网络模型的学习的参数对测试集进行预测和分类辨别，输出预测准确率。本申请方法实现简单，并且误差修正，颤振纹理辨别准确率高，运行时间短和实时性强。
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公开(公告)号：CN109592138A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910019099.2
申请日：2019-01-09
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明一种螺栓包装封装器，涉及产品封装辅助装置。本发明包括机架，以及安装于机架上的传送组件、摆动平台、螺栓下料组件和包装盒封装组件；所述螺栓下料组件位于放置包装盒的摆动平台的正上方；所述摆动平台位于包装盒传送组件的包装盒传送进盒口处；所述包装盒封装组件位于包装盒传送组件的正上方；所述包装盒封装组件与包装盒传送组件配合封装包装盒上进料口。本发明中螺栓经过螺栓进料漏斗的出料口自由落体导入包装盒中，包装盒随着下方的摆动平台一起运动，当包装盒装满(由电子计数器计数)进入传送带后进行纸盒粘合封装；实现螺栓的装盒，封装；该机构替代人工装盒的螺栓封装机，提高工作效率，为螺栓生产降低生产成本。
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公开(公告)号：CN109543899A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811384644.X
申请日：2018-11-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的二维轮廓排样定序方法，具体包括：获取排样历史大数据并预处理，对历史数据中所有已排样的零件进行标定得到排样顺序矩阵Y；提取每个已排样零件的几何特征，得到几何特征矩阵X；整理得到排样定序数据集PRD-T；建立深度学习模型Packing-Sort-Model；输入PRD-T数据集，训练得到能够输出待排样零件排样顺序的模型Packing-Sort-Model；提取待排样零件几何特征，得到待排样零件的几何特征矩阵A；将待排样零件的几何特征矩阵输入到已训练完成的深度学习模型中；计算得待排样零件的排样顺序矩阵B；按照排样顺序对待排样零件进行逐一靠接排样，完成排样。本发明能实现排样过程中待排零件的定序，排样效果好、效率高。
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公开(公告)号：CN109543899B
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201811384644.X
申请日：2018-11-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的二维轮廓排样定序方法，具体包括：获取排样历史大数据并预处理，对历史数据中所有已排样的零件进行标定得到排样顺序矩阵Y；提取每个已排样零件的几何特征，得到几何特征矩阵X；整理得到排样定序数据集PRD‑T；建立深度学习模型Packing‑Sort‑Model；输入PRD‑T数据集，训练得到能够输出待排样零件排样顺序的模型Packing‑Sort‑Model；提取待排样零件几何特征，得到待排样零件的几何特征矩阵A；将待排样零件的几何特征矩阵输入到已训练完成的深度学习模型中；计算得待排样零件的排样顺序矩阵B；按照排样顺序对待排样零件进行逐一靠接排样，完成排样。本发明能实现排样过程中待排零件的定序，排样效果好、效率高。
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