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公开(公告)号：CN109754442B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN201910024202.2
申请日：2019-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/155 , G06T7/136 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/30 , G06V10/762 , G01N21/95
Abstract: 本发明属于齿轮表面缺陷检测领域，涉及一种基于机器视觉的齿轮点蚀检测系统，主要包括视觉检测模块、图像处理模块、光照模块、齿轮夹具模块、以及用于安装上述模块的工作台，其中，光照模块具的核心是光源，视觉检测模块的核心是CCD工业相机，齿轮夹具通过三爪卡盘对齿轮进行定位安装，三者相结合获取齿轮各个齿面的点蚀图像信息；图像处理模块实现从采集到的图像信息中分割出有效工作齿面部分，得到其中的点蚀部分像素数量与工作齿面部分的像素数量之比，从而得到点蚀率评估齿轮的点蚀等级。整个装置实现了自动化和齿轮点蚀评估的量化，有效的提高了对于点蚀检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN111260640A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010065989.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于cyclegan的树状生成器网络齿轮点蚀图像测量方法，并提供对应装置，属于齿轮故障检测，包括以下步骤：S1：采集齿轮点蚀图像信息；S2：对原始图像进行图像预处理，消除环境因素；S3：基于循环一致性损失cyclegan的树状生成器网络对齿轮点蚀图像进行扩增，生成多张齿轮点蚀图像；S4：通过齿轮点蚀检测算法对多张齿轮点蚀图像进行检测，得到齿轮点蚀等级。本发明可以利用其底层参数共享机制来有效训练树状的生成器和鉴别器，通过训练树状生成器，让生成器的各个分支朝着不同的数据模式学习，同时用重构器让这些样本重构成原域样本，这样便能够保持风格转换的情况下生成不同的样本。
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公开(公告)号：CN110567985A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910973345.8
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉检测领域，涉及一种基于深度学习的自适应齿轮点蚀定量评估与检测装置，该检测装置包括齿轮箱平台、集成式数据采集系统、图像处理系统、控制系统、磁座、移动平台，移动平台由滑轨和电动推杆组成，该移动平台末端通过磁座固装在齿轮箱侧壁，移动平台前端装有电动推杆，以期完成数据采集系统的位置移动要求；集成式数据采集系统主要由CCD工业相机、圆环形集成光源和角控支架构成，数据采集系统通过电动推杆连接在移动平台上，由控制系统控制电动推杆，将数据采集系统移动至检测工作所需位置。该齿轮点蚀定量评估与检测装置适应不同参数齿轮的点蚀检测，实现了精准智能化齿轮点蚀定量评估与检测的工作要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109194193B
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201810973298.2
申请日：2018-08-24
Applicant: 重庆大学
IPC: H02N2/18
Abstract: 本发明公开了一种桥式自适应压电能量采集器，该采集器包括两端固定的单晶压电梁及设置在压电梁两端的活动质量块，压电梁横向中轴线的两侧对称开设有滑动通槽，质量块通过连接件对应吊装在滑动通槽中；质量块可随梁的振动在槽中移动；能够随着外界激励的变化，自动调整梁的谐振频率，与外激励相匹配，有效拓宽了能量收集频带，提升了电压输出，并且质量块能够自主移动到系统的平稳位置振动，使输出电压稳定，从而有效提高了振动能量收集效率。
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公开(公告)号：CN109194193A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810973298.2
申请日：2018-08-24
Applicant: 重庆大学
IPC: H02N2/18
Abstract: 本发明公开了一种桥式自适应压电能量采集器，该采集器包括两端固定的单晶压电梁及设置在压电梁两端的活动质量块，压电梁横向中轴线的两侧对称开设有滑动通槽，质量块通过连接件对应吊装在滑动通槽中；质量块可随梁的振动在槽中移动；能够随着外界激励的变化，自动调整梁的谐振频率，与外激励相匹配，有效拓宽了能量收集频带，提升了电压输出，并且质量块能够自主移动到系统的平稳位置振动，使输出电压稳定，从而有效提高了振动能量收集效率。
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公开(公告)号：CN109754442A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910024202.2
申请日：2019-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/90 , G06T7/155 , G06T7/136 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/30 , G06K9/62 , G01N21/95
Abstract: 本发明属于齿轮表面缺陷检测领域，涉及一种基于机器视觉的齿轮点蚀检测系统，主要包括视觉检测模块、图像处理模块、光照模块、齿轮夹具模块、以及用于安装上述模块的工作台，其中，光照模块具的核心是光源，视觉检测模块的核心是CCD工业相机，齿轮夹具通过三爪卡盘对齿轮进行定位安装，三者相结合获取齿轮各个齿面的点蚀图像信息；图像处理模块实现从采集到的图像信息中分割出有效工作齿面部分，得到其中的点蚀部分像素数量与工作齿面部分的像素数量之比，从而得到点蚀率评估齿轮的点蚀等级。整个装置实现了自动化和齿轮点蚀评估的量化，有效的提高了对于点蚀检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN111260640B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010065989.X
申请日：2020-01-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于cyclegan的树状生成器网络齿轮点蚀图像测量方法，并提供对应装置，属于齿轮故障检测，包括以下步骤：S1：采集齿轮点蚀图像信息；S2：对原始图像进行图像预处理，消除环境因素；S3：基于循环一致性损失cyclegan的树状生成器网络对齿轮点蚀图像进行扩增，生成多张齿轮点蚀图像；S4：通过齿轮点蚀检测算法对多张齿轮点蚀图像进行检测，得到齿轮点蚀等级。本发明可以利用其底层参数共享机制来有效训练树状的生成器和鉴别器，通过训练树状生成器，让生成器的各个分支朝着不同的数据模式学习，同时用重构器让这些样本重构成原域样本，这样便能够保持风格转换的情况下生成不同的样本。
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公开(公告)号：CN110567985B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201910973345.8
申请日：2019-10-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明属于计算机视觉检测领域，涉及一种基于深度学习的自适应齿轮点蚀定量评估与检测装置，该检测装置包括齿轮箱平台、集成式数据采集系统、图像处理系统、控制系统、磁座、移动平台，移动平台由滑轨和电动推杆组成，该移动平台末端通过磁座固装在齿轮箱侧壁，移动平台前端装有电动推杆，以期完成数据采集系统的位置移动要求；集成式数据采集系统主要由CCD工业相机、圆环形集成光源和角控支架构成，数据采集系统通过电动推杆连接在移动平台上，由控制系统控制电动推杆，将数据采集系统移动至检测工作所需位置。该齿轮点蚀定量评估与检测装置适应不同参数齿轮的点蚀检测，实现了精准智能化齿轮点蚀定量评估与检测的工作要求。
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