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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105978886A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610378534.7
申请日：2016-05-31
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: H04L69/08 , G06F13/4286 , G06F2213/0002 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种适用于多品种计量仪表通讯的参数动态解析方法，目的在于，对多种不同仪表通讯协议进行串口通讯解析，且通讯解析程序简单，减少工程人员的工作量，提高工作效率，采用的技术方案为：获取的待解析的计量仪表的串口通讯协议，创建仪表读取规则指令和解析规则指令，根据仪表所需读取的参数选择对应的解析规则，获得数据位排列顺序的字符串长度，找到数据位排列顺序的字符串小数点的位置，获得返回代码中对应的规则名称的字符串返回码，获得返回代码中对应的规则名称代表单位的字符串返回码，并将规则名称的字符串返回码存入数组，将小数点前、后的数据位排列顺序字符串分别存入数组，根据解码公式即可得到所需的仪表参数数据。
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公开(公告)号：CN104732072A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510095725.8
申请日：2015-03-04
Applicant: 苏州西安交通大学苏州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于D-S证据理论的多属性压铸机模具模式识别方法，包括以下步骤：分析目标识别问题，构造系统的命题集，以及知识的识别框架以确定压铸机的多种压铸模式；针对目标信息系统，构建基于识别框架的证据体；根据已知的证据体信息结合各命题的特点，利用海明距离计算出各证据体的基本概率赋值；根据基本概率赋值，分别计算出在单个证据体作用下，识别框架中各命题的信度区间；利用D-S证据合成规则计算所有证据体共同作用下的基本概率赋值及信度区间，选择信度较高的模式进行工艺匹配。通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。大大提供了生产效率、降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN104732072B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201510095725.8
申请日：2015-03-04
Applicant: 西安交通大学苏州研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于D‑S证据理论的多属性压铸压射工艺模式识别方法，包括以下步骤：分析目标识别问题，构造系统的命题集，以及知识的识别框架以确定压铸机的多种压铸模式；针对目标信息系统，构建基于识别框架的证据体；根据已知的证据体信息结合各命题的特点，利用海明距离计算出各证据体的基本概率赋值；根据基本概率赋值，分别计算出在单个证据体作用下，识别框架中各命题的信度区间；利用D‑S证据合成规则计算所有证据体共同作用下的基本概率赋值及信度区间，选择信度较高的模式进行工艺匹配。通过较少次数的试打及工艺修改，即可得到质量合格的铸件。大大提供了生产效率、降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN105978886B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201610378534.7
申请日：2016-05-31
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多品种计量仪表通讯的参数动态解析方法，目的在于，对多种不同仪表通讯协议进行串口通讯解析，且通讯解析程序简单，减少工程人员的工作量，提高工作效率，采用的技术方案为：获取的待解析的计量仪表的串口通讯协议，创建仪表读取规则指令和解析规则指令，根据仪表所需读取的参数选择对应的解析规则，获得数据位排列顺序的字符串长度，找到数据位排列顺序的字符串小数点的位置，获得返回代码中对应的规则名称的字符串返回码，获得返回代码中对应的规则名称代表单位的字符串返回码，并将规则名称的字符串返回码存入数组，将小数点前、后的数据位排列顺序字符串分别存入数组，根据解码公式即可得到所需的仪表参数数据。
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公开(公告)号：CN104732536A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510119986.9
申请日：2015-03-18
Applicant: 广东顺德西安交通大学研究院 , 苏州科力迪软件技术有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了基于改进形态学的亚像素边缘检测方法，包括：获取产品的数字化图像；运用形态学算子检测所述数字化图像的轮廓，获得像素轮廓粗提取区域；采用Canny算子从所述像素轮廓粗提取区域中检测出产品的整体像素级边缘；通过理想边缘点与扩散函数卷积得到的高斯型边缘函数，将所述整体像素级边缘拟合为产品的亚像素级边缘。本发明对形态学的边缘检测算子做了改进，能够平滑图像轮廓边缘，更好的保持边缘细节，提高抗噪性能，并保留图像边缘信息、保持边缘的光滑性和连续性，由此比较准确地检测出图像边缘，保证原图像的连通性，缩小了图像边缘提取区域，提高处理速度。
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