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]基于复杂事件流的生产车间安全监测系统和方法-CN202310803969.1在审
  • 何彦;刘浩宇;李育锋;田小成;熊敏 - 重庆大学
  • 2023-07-03 - 2023-10-10 - G05B19/042
  • 本发明公开了一种基于复杂事件流的生产车间安全监测系统,包括:多源数据感知层:用于采集生产现场多个致危险源数据;数据处理层:包括数据处理模块和生产数据存储数据库,数据处理模块根据数据类型对致危险源数据进行预处理;复杂事件监测处理层:包括简单事件定义模块、事件关联关系规则库和复杂事件处理模块;简单事件定义模块根据事件发生规则对数据进行封装和标准化定义以形成事件流;复杂事件流处理模块基于滑动时间窗对简单事件流进行聚合操作以对单个时间窗口内的事件进行关联分析、并判断是否有安全事件发生;应用服务层:用于展示生产现场致危险源状态。本发明还公开了一种基于复杂事件流的生产车间安全监测方法。
  • 基于复杂事件生产车间安全监测系统方法
  • [发明专利]熔铸装药无人生产线的智能管控系统-CN202310236001.5在审
  • 何彦;陈坤;田小成;李育锋;杨波 - 重庆大学
  • 2023-03-13 - 2023-08-04 - G05B19/042
  • 本发明公开了熔铸装药无人生产线的智能管控系统,通过对系统整体架构进行设计,从物理设备层、数据感知层、孪生模型层和应用服务层四个层面,对熔铸装药无人生产线整体智能管控模式进行了架构,解决了现有熔铸装药无人生产线智能化管控水平低,无法基于全流程全要素信息做出智能自主决策的问题;通过本发明的熔铸装药无人生产线的智能管控系统,能够提高熔铸装药无人生产线在保证生产安全和产品成型质量要求下对熔铸工艺、物流运输和生产调度的智能化、精细化管控水平,实现熔铸装药无人生产线的安全高效生产目标。
  • 熔铸无人生产线智能系统
  • [发明专利]基于机器视觉的金属表面裂纹检测及真实尺寸测量方法及系统-CN202210356342.1有效
  • 郝传鹏;何彦;牛晓博;李育锋;康玲 - 重庆大学
  • 2022-04-06 - 2023-07-14 - G01B11/00
  • 本发明公开一种基于机器视觉的金属表面裂纹检测及真实尺寸测量方法及系统,首先进行图像变换和相机标定,然后通过光场控制采集裂纹图像,以及对采集的图像进行预处理,提取裂纹和测量裂纹的实际尺寸,该方法通过图像变换、光照控制、图像预处理、基于形态学进行裂纹提取和测量裂纹的实际尺寸,解决由于裂纹缺陷信噪比低而难以检测以及裂纹实际尺寸难以精确测量的问题;同时构建了具有蓝色圆顶光源的采集金属零件高分辨率的图像,可以显着减少金属表面反射对缺陷识别的负面影响,并使目标与背景之间具有较高的对比度。以及采用基于形态学的裂纹提取方法,不需要寻找复杂的裂纹边缘线,而是可以直接获取属于裂纹区域的像素,从而表征裂纹几何特征。
  • 基于机器视觉金属表面裂纹检测真实尺寸测量方法系统
  • [发明专利]基于LS-SVM的汽车仪表组装质量预测方法与系统-CN202010484882.9有效
  • 何彦;李育锋;肖圳;刘雪晖;鄢萍;吴鹏程 - 重庆大学
  • 2020-06-01 - 2023-06-06 - G06F18/2411
  • 本发明公开了一种基于LS‑SVM的汽车仪表组装质量预测方法与系统,根据样本仪表的关键工序组装数据和组装质量检测结果构建样本数据,对LS‑SVM质量预测模型进行训练,得到模型优化参数组合;获取n个待测仪表的n条关键工序组装数据,每条关键工序组装数据包含m个组装参数;将每条关键工序组装数据转换成对应的输入向量,根据输入向量建立原始输入矩阵X,归一化处理后得到输入矩阵X*;将X*作为LS‑SVM质量预测模型的输入,得出组装质量预测结果。预测系统包括关键工序组装数据输入模块、输入向量转换层、输入矩阵构建层、数据预处理层、LS‑SVM分类系统与预测结果输出层。本发明解决了采用自动化检测设备进行组装质量检查带来的成本高昂、通用性较差的技术问题。
  • 基于lssvm汽车仪表组装质量预测方法系统
  • [发明专利]数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法-CN202310065585.4在审
  • 何彦;李祖锐;李育锋;吴鹏程;李科;吴俊佑 - 重庆大学
  • 2023-01-13 - 2023-04-25 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种数据驱动的切削加工表面形貌灰度图像生成方法,相较于切削表面形貌离线采集流程和切削表面形貌运动学仿真流程,大大减少了切削表面形貌图像的采集时间和图像生成时间,通过使用生成对抗网络中的生成器,将加工信号频谱图和刀具刚度数据直接转换为切削表面形貌灰度图像数据,避免了耗时较长的表面形貌图像数据采集和仿真的流程,有利于生成对抗网络学习加工信号数据和刀具刚度信息之间的全局信息,从而提高切削表面形貌图像生成的准确性,能够在加工过程中直接获取加工工件的切削表面形貌图像,灰度图像能更好的反映加工表面留下痕迹的深浅、疏密、形状,特别是纹理特征,利于工人快速判断加工零件的产品质量。
  • 数据驱动切削加工表面形貌灰度图像生成方法
  • [发明专利]一种高效率的物资配送用移动机器人-CN202210427754.X有效
  • 李育锋;田少庆;黄昊成;王强;段宇皓;李文哲;高黎财;林毅罡 - 北京理工大学
  • 2022-04-22 - 2023-02-03 - B62D57/028
  • 本发明提出了一种高效率的物资配送用移动机器人,涉及机器人技术领域。该移动机器人包括机器人主体、腿部结构和弹性组件;机器人主体包括机壳、检测控制单元和供电电池,机壳的顶侧设置有两块安装板,两块安装板均开设有安装孔,两个安装孔均设置有膝关节电机;腿部结构的数量为两个,腿部结构包括小腿关节件,小腿关节件的一端铰接有第一摆动件和第二摆动件,第一摆动件的两端均设置有滚轮,第一摆动件传动连接于膝关节电机,第二摆动件一端弹性连接有传动件,传动件铰接于安装板;弹性组件的一端连接于机壳,弹性组件的另一端连接于第一摆动件。本发明解决了现有机器人跳跃能力差的问题。
  • 一种高效率物资配送移动机器人
  • [发明专利]一种用于铣削加工切削刀具的温度测量方法及装置-CN202210182617.4有效
  • 何彦;吴鹏程;李育锋;岳启斌;郝传鹏;田小成 - 重庆大学
  • 2022-02-27 - 2022-12-23 - B23Q17/00
  • 本发明涉及机械加工技术领域,具体涉及一种用于铣削加工切削刀具的温度测量方法及装置。方法包括:获取恒温状态下的温度数据作为冷端补偿温度数据;通过热电偶获取刀具的切削温度信号;通过冷端补偿温度数据对切削温度信号进行修正,去除环境噪声信号,生成对应的切削温度修正信号;对切削温度修正信号进行异常信号滤波,去除周期性的电磁干扰信号,生成对应的切削温度滤波信号;对切削温度滤波信号进行数值转换,得到对应的切削温度值。本发明还公开了一种温度测量装置。本发明的温度测量方法及装置通过热电偶直接测量刀具切削温度,且能够有效解决噪声干扰问题,从而能够提高刀具切削温度测量的有效性和准确性。
  • 一种用于铣削加工切削刀具温度测量方法装置
  • [发明专利]金属零件表面高光去除方法及模型构建方法和计算机可读介质-CN202211150431.7在审
  • 何彦;汪洋;郝传鹏;李育锋;刘飞 - 重庆大学
  • 2022-09-21 - 2022-12-09 - G06T5/00
  • 本发明公开了金属零件表面高光去除模型构建方法,包括如下步骤:步骤一:构建高光检测网络:11)将金属零件高光图像I0输入高光检测网络并得到高光掩膜图像Mout;12)计算检测损失函数,判断检测损失函数是否小于设定阈值:若是,则执行步骤21);若否,则更新权重,执行步骤11);步骤二:构建高光去除网络:21)将融合图像输入高光去除网络,通过快速傅里叶卷积同时提取融合图像在空间域和频域上的特征,生成无高光图像Iout;22)计算损失函数,判断损失函数是否小于设定阈值:若是,则得到金属零件表面高光去除模型;若否,则更新权重,执行步骤21)。本发明还公开了一种金属零件表面高光去除方法和计算机可读介质。
  • 金属零件表面去除方法模型构建计算机可读介质
  • [发明专利]舵轮轮足车-CN202210873870.4在审
  • 李育锋;田少庆;王强;高黎财;林毅罡;段宇皓;黄昊成;王振源;李文哲;熊燕 - 北京理工大学
  • 2022-07-20 - 2022-11-04 - B62D57/028
  • 本发明公开一种舵轮轮足车,舵轮轮足车包括机体和两个舵轮机构,两个所述舵轮机构分别设置于所述机体的两侧,所述舵轮机构包括第一驱动件、传动杆、主杆、稳定杆和行走组件;所述第一驱动件设置于所述机体上且带动所述传动杆翻转,所述主杆和所述传动杆铰接,所述稳定杆的一端铰接于所述主杆的顶端,所述稳定杆的另一端活动连接于机体;所述行走组件设置于所述主杆的底端,所述行走组件用于带动所述机体移动。在发明中,将物品放置于机体上;通过第一驱动件转动带动传动杆翻转,传动杆带动主杆翻转,以改变行走组件与机体之间的距离和角度,通过舵轮机构保证舵轮轮足车行进时不会倾倒。通过行走组件带动舵轮轮足车行走。
  • 舵轮轮足车
  • [发明专利]融合NSGA-Ⅲ和TOPSIS的数据驱动多目标优化方法-CN202210751216.6在审
  • 李育锋;何静森;何彦;吴鹏程;王四宝 - 重庆大学
  • 2022-06-29 - 2022-09-30 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种融合NSGA‑Ⅲ和TOPSIS的数据驱动多目标优化方法,包括如下步骤:步骤1):历史数据采集:采集与优化目标和工艺参数相关的数据;步骤2):数据预处理:对采集得到的历史数据进行预处理,剔除原始数据中的异常值;步骤3):生成代理模型:利用深度学习方法,根据历史数据生成优化目标的预测模型,并将预测模型转换成代理模型;步骤4):多目标优化:将代理模型作为目标函数,利用非支配排序遗传算法(NSGA‑Ⅲ)对目标函数进行优化,生成Pareto前沿;步骤5):选取最优解:利用逼近理想解排序法(TOPSIS)对Pareto解集进行排序,确定最优解,能准确的得到不同的生产任务和生产要求对应的最优方案,解决生产过程中的多目标优化问题。
  • 融合nsgatopsis数据驱动多目标优化方法

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