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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  • [实用新型]一种新型牙科膜片加热装置-CN202320720910.1有效
  • 邓海飞;陈小垒 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2023-03-29 - 2023-10-24 - B29C51/42
  • 本实用新型公开了一种新型牙科膜片加热装置,包括一结构主体,所述结构主体包括加热组件、膜片托盘及传感器组件,所述膜片托盘位于所述加热组件与所述传感器组件之间;所述传感器组件包括传感器,所述传感器两端设有激光器固定组件;所述膜片托盘中心设有膜片放置槽,所述膜片放置槽内设有膜片,所述传感器位于所述膜片底部中心点下方;所述加热组件位于所述膜片上方;通过采用膜片加热后凹陷深度的检测方式来判断膜片是否加热完成,具有工序简单、效率高、效果好的优点,有效解决了传统加热装置操作繁琐、压膜效果差的问题。
  • 一种新型牙科膜片加热装置
  • [发明专利]基于齿科扫描仪点云自适应处理方法、设备及介质-CN202310259881.8有效
  • 李森林;林小平 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2023-03-17 - 2023-09-15 - G06T5/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域,为一种基于齿科扫描仪点云自适应处理方法、设备及介质,包括;S1:通过齿科扫描仪获取点云数据CloudA;S2:对点云数据CloudA预处理,利用mMap计算得到点云法向;S3:建立二维查找表LUT,映射点云邻域关系;S4:定义局部密度因子;S5:对点云CloudA进行降采样,通过mMap与S3中的二维查找表LUT结合,查找邻域点并根据预设采样密度D设置判定条件提取邻域点,生成采样后的点云法向及坐标;S6:在统计滤波器中加入点云法向约束,达到更好的去飞点效果;S7:最终得到处理后的点云数据CloudDstA。本发明在避免扩大孔洞的同时达到更好的飞点去除效果,同时通过将三维点云的knn搜索算法替换为基于结构化map的搜索方法,提升算法效率,降低时间成本。
  • 基于齿科扫描仪自适应处理方法设备介质
  • [发明专利]一种儿牙矫正器注射成型校正系统-CN202310422459.X在审
  • 袁寅皓 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2023-04-19 - 2023-08-11 - B29C64/393
  • 本发明涉及成型校正系统技术领域,且公开了一种儿牙矫正器注射成型校正系统,包括成型校正系统,所述成型校正系统连接有数据收集模块,所述成型校正系统连接有数据校正模块。该一种儿牙矫正器注射成型校正系统,通过扫描仪对患者的口腔牙齿进行扫描,将其获取到的口腔牙齿数据传输到成型校正系统中,通过成型校正系统可对读取到的数据进行修改校正,提高了牙套成型后与使用者牙齿的贴合性,并同时可根据医生的诊断方案选择不同的牙套样式型号,自动生成和牙齿模型匹配的型号,在系统生成上面根据最后的理想位置进行微调和个性化调整,根据医生给的诊断目标位进行制作个性化矫正器,提高了矫正器注射成型校正系统的实用性。
  • 一种矫正注射成型校正系统
  • [发明专利]一种高效自动的隐形矫治器生产线-CN202310385427.7在审
  • 邓海飞;陈小垒 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2023-04-12 - 2023-05-16 - B29C51/18
  • 本发明涉及隐形矫治器生产技术领域,且公开了一种高效自动的隐形矫治器生产线,包括第一箱体,所述工位机构包括转台、第一压膜平台、第二压膜平台、第三压膜平台、第四压膜平台和加热装置,所述第一箱体的内侧转动连接有转台,所述转台的上侧固定连接有第一压膜平台、第二压膜平台、第三压膜平台和第四压膜平台,所述第一压膜平台、第二压膜平台、第三压膜平台和第四压膜平台均匀分布在转台的四角。该高效自动的隐形矫治器生产线,实现了将压膜、打标和切割一体化的目的,同时采用自动化生产隐形矫治器,大大提高了生产效率和对人员的依赖,降低了生产成本,从而解决了过程繁琐,精度不高,人工作业效率低和难以批量生产的问题。
  • 一种高效自动隐形矫治生产线
  • [发明专利]基于激光口扫与CBCT重建的牙齿点云融合方法、设备及介质-CN202310132423.8在审
  • 黄胜均;谢李鹏;桂雪 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2023-02-20 - 2023-03-21 - G06T19/20
  • 本发明涉及图像处理技术领域,为一种基于激光口扫与CBCT重建的牙齿点云融合方法、设备及介质,该方法包括分割激光口扫牙齿模型,提取激光口扫牙冠点云数据;分割CBCT牙齿重建模型,提取CBCT牙冠点云与CBCT牙根点云;基于PCA对CBCT牙冠点云与激光口扫牙冠点云进行第一次配准;基于ICP与KD‑tree算法对第一次配准后的CBCT牙冠点云与激光口扫牙冠点云进行第二次配准;将第二次配准后的CBCT牙冠点云与激光口扫牙冠点云进行交互式配准;将激光口扫牙冠点云数据与CBCT牙根点云数据融合,对融合结果进行修正。有效解决激光扫描牙齿模型与CBCT牙齿重建模型融合结果准确率较低且效率慢的问题,具有高效、准确、鲁棒性高等优点,有效提高二者的配准和融合效果。
  • 基于激光cbct重建牙齿融合方法设备介质
  • [发明专利]基于CBCT的牙齿与牙槽骨重建方法、设备及介质-CN202211082339.1在审
  • 王都洋;陈雨晴;王艳福 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2022-09-06 - 2022-10-18 - G06T17/00
  • 本发明涉及图像处理技术领域,为一种基于CBCT的牙齿与牙槽骨重建方法、设备及介质,通过自适应算法对CBCT断层图像进行预处理,减少不同厂家生产的CBCT数据对算法的影响;利用目标检测和3D分割算法分别得到松散和紧密的3D牙齿感兴趣区域,用于精确的3D牙齿和牙槽分割;根据目标检测算法进行牙齿检测,通过定位每颗牙齿的边界框将它们分类,解决了相邻相似之间牙齿分类错误和牙齿边界不清晰的问题。最后从检测到的牙齿区域分割出所有的牙齿与上下牙槽骨的分布情况,并将所有分割出来的数据进行点云化处理,最终重建出所有牙齿与上下牙槽骨。本发明有效解决CBCT牙齿与牙槽骨分割精确度低的问题,有效适应不同CBCT厂家生产的数据,牙齿与牙槽骨重建效果好。
  • 基于cbct牙齿牙槽骨重建方法设备介质
  • [发明专利]基于双标签级联的齿科图像自动分类方法、设备及介质-CN202211063304.3在审
  • 王都洋;王艳福;李小龙 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2022-09-01 - 2022-10-04 - G06V40/10
  • 本发明涉及图像处理技术领域,为一种基于双标签级联的齿科图像自动分类方法、设备及介质,包括;创建齿科图像数据集;对齿科图像数据集进行数据增强;设计轻量级网络检测齿科图像数据集的特定目标,将图像数据分为多个类别;分别为:正面照、侧面照、口内左右侧照、口内正面照、口内上下颌照、侧位片、全景片、正位片、关节片、小牙片;针对口内左右侧照,利用双标签分类网络进行二次分类,针对正面照、口内上下颌照类别,利用目标检测进行二次分类,得到正面照与微笑照,得到口内上颌照和口内下颌照;本发明有效解决齿科图像自动分类效果差,分类精确度低的问题,在提高齿科图像自动分类精确度的同时,稳定了三元组损失函数的性能。
  • 基于标签级联齿科图像自动分类方法设备介质
  • [发明专利]一种基于CBCT图像的牙齿分割与重建方法及存储介质-CN202210670838.6有效
  • 林小平;黄胜钧;谢李鹏 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2022-06-15 - 2022-09-09 - G06T7/11
  • 本发明为一种基于CBCT图像的牙齿分割与重建方法及存储介质,先通过对CBCT数据进行自定义逐层标注,自动统计标注的牙齿中心点,对CBCT数据集进行预处理,然后基于开源的深度学习平台TensorFlow和全卷积神经网络模型,设计并训练得到CBCT牙齿图像分割网络模型;通过训练得到的模型输出得到每个体素的概率值,通过对上下颌牙齿重叠进行分离、合并的优化,再对根尖形状进行细化处理,最后重建牙齿三维模型。本发明利用深度学习方法,可直接分割三维CBCT图像中的牙齿,同时将相互接触的邻接牙齿分离,从而实现单牙齿的分割与三维重建,具有高效、准确、鲁棒性高等优点,能够在噪声复杂CBCT图像中取得较好的牙齿分割与3D重建结果。
  • 一种基于cbct图像牙齿分割重建方法存储介质
  • [发明专利]一种牙科图像分割方法-CN202210577163.0在审
  • 王都洋;孟一凡;林小平 - 汉斯夫(杭州)医学科技有限公司
  • 2022-05-25 - 2022-08-30 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种牙科图像分割方法,属于图像处理、机器学习领域,包括以下步骤:S1、构建牙科图像分割的数据集以及数据增强;S2、设计牙科图像分割算法;S3、牙科图像分割算法训练;S4、牙科图像分割算法推理;本发明建立较多的数据且便于收集,能够充分的利用数据构建出有效的牙齿特征模型,从而进一步的提升口腔健康治理的效率,即能够提升行业中的服务质量和水平;且能够有效的解决现有的方法在提取牙齿CT图像过程中仍然存在获取的牙齿分割图像不完整或者缺失部分牙齿的问题,有效的提升了特征的表达能力。
  • 一种牙科图像分割方法

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