专利名称
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]一种基于深度学习的虚拟装配缺陷检测方法-CN202310657878.1有效
  • 闫岩;孙显彬;张站奇 - 青岛理工大学
  • 2023-06-06 - 2023-08-18 - G06T7/00
  • 本发明涉及缺陷检测技术领域,尤其为一种基于深度学习的虚拟装配缺陷检测方法,包括如下步骤:S1:通过检测装置,获取虚拟装配过程的图像信息;S2:提取虚拟装配过程的图像信息,并对虚拟装配过程的图像信息进行预处理;S3:以预处理信息为原始信息构建并训练深度学习网络,获得深度学习模型;S4:将深度学习模型部署到系统中进行应用当虚拟装配缺陷存在时进行自动预警。本发明对预处理的数据进行图像增强获得更多原始数据作为模型训练的输入值,当计算机进行虚拟装配仿真试验时,不需要对数据进行收集计算机就能自己收集数据,并传送至模型当中自动检测,当检测结果出现异常时系统就会自动产生预警。
  • 一种基于深度学习虚拟装配缺陷检测方法
  • [发明专利]一种基于多源数据融合的复杂装备数字孪生建模方法-CN202310617682.X有效
  • 闫岩;孙显彬;陈敖 - 青岛理工大学
  • 2023-05-30 - 2023-08-11 - G06F30/27
  • 本发明涉及数字孪生建模领域,尤其为一种基于多源数据融合的复杂装备数字孪生建模方法,包括如下步骤:S1:通过收集设备对复杂装备进行多源数据收集,获得多源数据;S2:对多源数据进行数据预处理和多源数据融合,获得处理后数据;S3:对处理后数据进行数据工业大数据标签和特征选择以及特征降维,获得输入数据;S4:使用循环神经网络对输入数据进行模型训练获得数字孪生模型。本发明通过多源数据融合技术和特征选择以及特征降维数据提高数据质量,同时通过K‑means算法对数据进行标签处理在后续循环神经网络使用过程中更为便捷,同时通过循环神经网络进行模型训练获得数字孪生建模模型,降低了建模难度同时提高了建模的准确性。
  • 一种基于数据融合复杂装备数字孪生建模方法
  • [发明专利]一种全方位检测钢丝绳损伤的可分离式检测器-CN202110099284.4在审
  • 井陆阳;白晓瑞;孙显彬;战卫侠;陈荣信;张义清;李建辉 - 青岛理工大学
  • 2021-01-25 - 2021-05-28 - G01N27/82
  • 本发明公开了一种全方位检测钢丝绳损伤的可分离式检测器,包括定心轮和半壳体,所述半壳体设置有两组,两组半壳体的两端均通过安装座固定安装有定心轮,所述半壳体包括外衔铁和衬套,所述外衔铁镶嵌设置在衬套上,两组所述外衔铁通过合页连接,两组半壳体形成传感器壳体,所述传感器壳体形成用于放置钢丝绳的空心圆柱孔,所述衬套的两端分别嵌入设置有永久磁铁和内衔铁,位于半壳体同一端的两组衬套内设置的永久磁铁和内衔铁分别形成磁环和整环,所述外衔铁、永久磁铁和内衔铁形成闭合磁路,所述衬套中部设置有聚磁环,所述聚磁环的底部设置有霍尔元件。本发明具有较强的通用性且极大程度改善了检测效果。
  • 一种全方位检测钢丝绳损伤可分离检测器

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