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专利名称
农业 化学；冶金 建筑 机械工程 区域搜索
主分类
A 农业
B 作业；运输
C 化学；冶金
D 纺织；造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于中厚板尺寸的测量装置及其测量方法-CN202110528158.6有效
  • 李桂东 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2021-05-14 - 2023-05-19 - G01B11/02
  • 本发明公开了一种用于中厚板尺寸的测量装置及其检测方法，属于钢材尺寸检测技术领域。该测量装置包括辊轮传送带以及沿辊轮传送带的运动方向依次设置的摄影测量相机、2D线激光测量仪和位移传感器。本发明利用2D线激扫描板材边缘轮廓而提取出厚度信息及板材偏移量，利用摄影测量相机测量2D线激光之间的相对距离，通过相对距离和偏移量加和计出算板材的宽度，利用位移传感器测量板材表面的光流来测量其运动速度进而计算位移距离，从而确定板材的长度。本发明实现了中厚板尺寸的高精度、全自动化测量，有效提高了钢材尺寸检测效率。
  • 一种用于厚板尺寸测量装置及其测量方法
  • [发明专利]一种废钢产品中非金属异物检测方法-CN202110134033.5有效
  • 李桂东 - 南京耘瞳科技有限公司;苏州耘瞳科技有限公司
  • 2021-02-01 - 2023-03-10 - G01N21/88
  • 本发明公开了一种废钢产品中非金属异物检测方法，可以实现准确检测出废钢材料中的非金属异物，硬件装置包括：视觉传感器、高清中长焦镜头、运算服务器、5G模块组及数据存储器等，通过构建基于智能化技术的视觉监测系统，在场景内布置一定数量的视觉传感器进行实时数据采集，实现实时追踪车厢位置并监控车辆中废料状况，然后通过构建基于深度学习的异物检测技术，提取废钢中非金属杂志特征，自动化识别提取杂质轮廓，将识别信息实时推送至控制终端，为进一步生产做参考性指导，本发明自动化程度高，排除了人为因素的干扰，可高效准确的进行非金属异物检测。
  • 一种废钢产品中非金属异物检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法-CN202210959512.5在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-11 - 2022-11-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的碳丝表面缺陷检测方法，包括卷积层对原始图像进行碳丝特征提取，过滤背景信息，生成多个特征图；将多个特征图送入编码器模块进行编码；将特征图编码之后，采用主干网络对碳丝缺陷高低层特征进行提取融合，生成多尺度特征图；将主干网络生成的多尺度特征图送入解码器模块进行解码；将解码器解码后产生的特征图与初步卷积后的结果特征图融合，用于碳丝缺陷的分类和回归预测；输出分类预测和回归预测的结果。本发明降低了人为主观性的干扰，这对于提升大型碳丝束生产速度，保证碳丝制品质量，减轻劳动人员工作强度有很大贡献。
  • 一种基于深度学习表面缺陷检测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的汽车关键部件相似比对方法-CN202210941315.0在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-08 - 2022-11-15 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的汽车关键部件相似比对方法，包括：步骤1，图像采集系统采集汽车关键部件图像；步骤2，对汽车关键部件图像进行预处理后与数据库中标准图像一起构成训练数据集；步骤3，构建部件相似度深度学习网络并采用训练数据集进行网络训练；步骤4，实时采集汽车关键部件图像，对其进行预处理后输入到部件相似度深度学习网络中与标准图像进行相似度比对，得出关键部件的安装是否正确或者缺陷的情况。将深度学习技术应用于关键部件相似比，提高了装汽车装配和检修的精度和效率。
  • 一种基于深度学习汽车关键部件相似方法
  • [发明专利]一种碳纤维碳丝影像在线采集装置-CN202210932062.0在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-04 - 2022-11-08 - H04N5/225
  • 本发明公开了一种碳纤维碳丝影像在线采集装置，包括线阵相机、以太网通信卡模块、ARM主控卡模块、图像采集卡模块；线阵相机与碳丝束做相对匀速运动，扫描拍摄碳丝束表面；图像采集卡模块，用于线阵相机对碳丝束扫描拍摄时可见光的采集与处理，得到碳丝图像数据；ARM主控卡模块，接收图像数据后传至以太网通信卡模块，接收以太网通信卡模块的指令；以太网通信卡模块，将ARM主控卡模块接收到的图像数据传送至服务器，将服务器下发的指令传回ARM主控卡模块；服务器进行碳丝图像数据的存储和碳丝缺陷检测。本发明在低功率装置下用硬件组合、嵌入的方式完成大面积碳丝束影像采集任务，能够快速实现碳纤维碳丝影像的自动化采集。
  • 一种碳纤维影像在线采集装置
  • [发明专利]一种碳纤维原丝影像在线采集装置-CN202210932071.X在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-04 - 2022-11-08 - G01N21/892
  • 本发明公开了一种碳纤维原丝影像在线采集装置，包括影像采集工装模块、高速工业相机模块、组合光源模块和影像显示存储模块；影像采集工装模块固定在碳纤维原丝生产线设备上，高速工业相机模块和组合光源模块分别分布在影像采集工装模块的两侧，实现碳纤维原丝影像数据采集与打光；影像显示存储模块，用于实时显示和存储碳纤维原丝影像数据。本发明影像采集工装模块能够按照在原丝卷绕筒的两侧，吸收原丝卷绕中的振动，实现碳纤维原丝影像在线采集；高速工业相机模块能够通过滑轨结构实现相机位置的微调，保证碳纤维原丝影像的高清采集；组合光源模块能够通过条形LED光源设计合适的光照环境，实现碳纤维原丝影像在高速工业相机下的高清采集。
  • 一种碳纤维影像在线采集装置
  • [发明专利]一种基于深度学习的汽车轮胎装配防错方法-CN202210953744.X在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-10 - 2022-11-04 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的汽车轮胎装配防错方法，包括步骤1，待装配车辆送入装配位时，获取待装配车辆的VIN信息和对应轮胎信息；步骤2，将轮胎传送到拍照位，当检测到轮胎在拍照位信号时，采用图像采集系统拍摄轮胎图像；步骤3，将轮胎图像传送至识别网络，识别网络识别并输出轮胎型号信息；步骤4，将步骤3识别出的轮胎型号信息与步骤1获取的轮胎信息进行比较，比较结果反馈给传送带控制中心，进而控制传送带的运输路线。在整车厂轮胎装配之前，采用机器视觉系统代替人工核对车辆信息和轮胎信息的一致性，实现汽车轮胎装配防错。
  • 一种基于深度学习汽车轮胎装配方法
  • [发明专利]一种基于机器视觉的整车装配防错方法-CN202210953752.4在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-10 - 2022-11-04 - G06K17/00
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的整车装配防错方法，待装配车辆送入装配位，扫码枪扫描车辆的VIN码，获取车辆零部件信息；在ERP系统中进行查询，将车身信息、装配零部件显示在信息显示系统的显示屏上；待装配部件的物料架出料口的亮灯系统亮起绿灯时，提示操作者安装相应待装配零部件；通过机器视觉识别模块，拍摄待装配零部件并与零部件的产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，进行零部件防错装配。本发明将机器视觉技术应用于整车装配防错，可提高汽车装配的准确率和效率。另外，识别模块提出的改进的自适应锚和FOCUS‑CSPDARKNET‑SPP结构对网络的精度有了很大的提升。
  • 一种基于机器视觉整车装配方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的铸件表面缺陷检测方法-CN202210959480.9在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-11 - 2022-11-04 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于深度学习的铸件表面缺陷检测方法，包括：步骤1、采集金属铸件表面图像并进行图像预处理；步骤2、采用预处理后的金属铸件表面图像构建金属铸件表面缺陷检测数据集并标注缺陷种类，训练基于深度学习的铸件表面缺陷检测网络；步骤3、构建特征提取网络，对预处理后的图像进行特征提取，得到图像特征信息；步骤4、基于图像特征信息，通过铸件表面缺陷检测网络，训练后的得到金属铸件表面图像中缺陷的分类和定位检测结果。本发明可实现铸件表面细微缺陷分析，准确率高，效率高，能显著降低人为主观性的干扰，保证产品生产的可靠性。
  • 一种基于深度学习铸件表面缺陷检测方法
  • [发明专利]一种基于机器视觉的汽车发动机铸件表面缺陷检测装备与方法-CN202210972280.7在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-15 - 2022-10-28 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的汽车发动机铸件表面缺陷检测装备与方法，装备包括电源模块、图像采集模块、PLC控制模块、图像算法模块以及实时显示模块；所述PLC控制模块作为同步控制中心，分别与图像采集模块和图像算法模块连接；所述图像采集模块和图像算法模块分别进行图像采集和基于机器视觉的图像处理；所述电源模块负责为检测装备供电；所述实时显示模块将检测的缺陷结果实时反馈给操作人员。本发明能有效的检测出铸件表面的缺陷区域，具有准确率高，操作方便等特点，能达到实时检测和分析的效果。和传统的人工检测方法对比，能降低人为主观性的干扰，保证产品在生产和使用过程中的质量可靠性。
  • 一种基于机器视觉汽车发动机铸件表面缺陷检测装备方法
  • [发明专利]一种基于机器视觉的碳纤维原丝缺陷检测方法-CN202210972289.8在审
  • 贾佳 - 南京耘瞳科技有限公司
  • 2022-08-15 - 2022-10-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的碳纤维原丝缺陷检测方法，通过工业机器视觉系统IMVS中的四个线阵相机进行原丝表面数据正反面图像的双面采集；通过空间域的图像拼接方法进行原丝正反面图像的拼接，得到拼接图像；采用基于路径聚合算法的卷积神经网络FSCNN提取拼接图像中的毛丝和并丝缺陷特征，通过分类与回归实现缺陷检测。使用基于高速机器视觉的方法完成碳纤维原丝数据中细小毛丝缺陷的检测任务，提高了缺陷检测的精度、速度和智能化程度，具体快速、高效、智能的特点。
  • 一种基于机器视觉碳纤维缺陷检测方法
  • [发明专利]一种碳纤维碳丝质量在线检测系统和方法-CN202110936521.8在审
  • 李桂东 - 南京耘瞳科技有限公司;苏州耘瞳科技有限公司
  • 2021-08-16 - 2021-11-02 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种碳纤维碳丝质量在线检测系统和方法，系统包括数据采集子系统、数据分析子系统和异常报警子系统；所述数据采集子系统，用于获取碳丝的高分辨率图像；所述数据分析子系统，用于基于深度学习的神经网络分析碳丝的高分辨率图像，自动检测识别碳丝的毛丝、并丝缺陷；用于图像数据管理；所述异常报警子系统，用于对异常图像进行报警。本发明可以准确检测出碳纤维碳丝生产过程存在的大量毛丝、并丝，该碳纤维碳丝质量在线检测，自动化程度高，排除了人为因素的干扰，可高效、准确、实时地进行碳纤维碳丝的毛丝、并丝检测。
  • 一种碳纤维丝质在线检测系统方法
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