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[发明专利]一种伺服系统多尺度健康评估与故障预测方法-CN202111464553.9有效
发明人： 任获荣;吕银飞;徐思宇;李志武;卫炜;张雷雷;韩健;刘洋;孙通 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种伺服系统多尺度健康评估与故障预测方法，改善了现有技术中伺服控制系统设备性能监测的可靠性仍需提高的问题。该发明对预处理后的振动信号进行多尺度分析，将原始振动序列数据转化为数个子序列；对序列数据进行异常检测，将不同尺度下的子序列分割成序列段，进而得到待检测序列；通过马尔可夫异常检测模型检测出各子序列中的异常状态；计某时刻前一定时间窗口内的异常状态数量，计算该时刻的健康指数，在不同尺度下进而得到伺服控制系统的健康评估曲线；计算不同尺度下健康评估曲线的单调性，选择单调性最好的曲线所在的尺度作为最佳健康评估尺度。该技术根据异常检测结果得出系统的健康曲线，对故障做出准确的预测。
一种伺服系统尺度健康评估故障预测方法

[发明专利]一种基于局部对比度机制的红外弱小目标检测方法-CN202310034919.1在审
发明人： 任获荣;郭亚飞;赵毅 -专利权人：西安镭映光电科技有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部对比度机制的红外弱小目标检测方法，针对现有技术中红外图像小目标检测效果仍需改善的问题。该发明含有以下步骤，1：输入原始红外图像，将其转化为灰度图像；2：通过空间域滤波方法抑制原始红外灰度图像的背景噪声，得到滤波图像；3：利用多层局部对比度机制突出弱小目标像素，得到目标显著图；4：将滤波图像与目标显著图逐点相乘得到检测显著图；5：构建改进YOLOv5网络模型并进行训练和测试；6：将步骤4得到的检测显著图输入到改进后YOLOv5弱小目标检测模型中，实现弱小目标检测。该技术可以达到追求更高效的多尺度融合的效果，最终实现更高的识别准确度。
一种基于局部对比度机制红外弱小目标检测方法

[发明专利]一种基于红外小样本扩增与YOLOv5的红外弱小目标检测方法-CN202211610843.4在审
发明人：赵毅;张志新;任获荣 -专利权人：西安镭映光电科技有限公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红外小样本扩增与YOLOv5的红外弱小目标检测方法，针对现有技术中红外弱小目标检测效率仍须改善的问题。该发明含有以下步骤，1、生成对抗网络；2、对训练集图像进行标注；3、采用迁移学习的方法，加入已有数据集的预训练权重文件训练自己的数据集；4、定义损失函数loss；5、加入自注意力机制，引入CBAM模块；6、训练数据集，将训练结果正确绘制在原始图像上；7、将训练数据集的结果正确绘制在原始图像上并分割预测的图像，将红外图像测试数据集输入训练好的模型中，输出红外图像测试数据集目标预测边界框。该技术在预测阶段分割预测图像，使得在执行卷积操作时能够更加关注图像中的目标信息。
一种基于红外样本扩增 yolov5 弱小目标检测方法

[发明专利]一种基于改进Yolov5网络的红外小目标检测方法-CN202211419841.7在审
发明人：赵毅;刘赛;任获荣 -专利权人：西安镭映光电科技有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Yolov5网络的红外小目标检测方法，针对现有技术中检测模型对红外小目标的检测精度仍需提高的问题。该发明含有以下步骤：学习小目标的鉴别特征；提取小目标的基本特征，获得全局特征图；利用小的目标扩散图来训练监督注意模块；从局部角度出发，采用全局关注的局部面片网络提取与小目标相关的局部特征，获取局部特征图；采用Yolov5网络中的颈部结构Neck进行特征融合得到进行预测的特征图；通过Yolov5网络Prediction预测部分进行预测，再交由头部结构Head进行检测输出，获取小目标的检测结果。该技术能解决小目标和背景之间的类不平衡问题，以此简化红外小目标检测的任务。
一种基于改进 yolov5 网络红外目标检测方法

[发明专利]一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法-CN202211262382.6在审
发明人： 任获荣;黄雪影;赵毅 -专利权人：西安镭映光电科技有限公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv4多尺度特征融合的红外小目标检测方法，改善传统红外小目标检测方法在把不同背景下鲁棒性差、特征耦合以及特征易缺失的问题。该发明含有，1、获取红外小目标检测图像进行预处理；2、提取图像的全局特征，对目标区域进行扩张卷积后的特征嵌入全局分支中；3、使用滑动窗口对原始图像进行采样并进行下采样降低原始图像分辨率，得到对抗网络模型输入训练好的生成对抗网络模型；4、将主干网络输出的局部增强的特征、获取的全局特征和上下文特征，通过学习不同的权值相互融合；5、融合后的模块输入空间自注意机制；6、计算损失函数得到最终检测结果。该技术能够适应在不同环境下红外小目标检测的需求。
一种基于 yolov4 尺度特征融合红外目标检测方法

[发明专利]一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法-CN202211119581.1在审
发明人：徐军;徐思宇;任获荣 -专利权人：西安镭映光电科技有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于管道自适应滤波的海上红外弱小目标检测方法，改善了现有海上红外弱小目标检测虚警度高，检测精度仍需提高的问题。该发明将原始连续帧图像进行图像雾化增强；建立初始管道滤波模型，确定初始管道中心目标点和初始管道半径；预测下一帧待测目标的质心坐标、x方向的速度和y方向的速度；对于帧图像中丢失的目标点进行目标信息补偿；对每帧图像的管道中心位置、管道半径通过前一帧图像的管道中心位置、管道半径加上各自的修正因子进行修正，然后在待检测帧里建立检测管道；确定管道内候选范围以及候选目标，得出每帧图像的候选目标点，建立单帧待匹配候选目标管道和可疑目标队列。该技术降低虚警概率，保证算法的实时性。
一种基于管道自适应滤波海上红外弱小目标检测方法

[发明专利]一种基于超像素分割以及数据增强的红外小目标检测方法-CN202210962787.4在审
发明人：赵毅;郭亚飞;任获荣 -专利权人：西安镭映光电科技有限公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超像素分割以及数据增强的红外小目标检测方法，针对现有技术中红外图像小目标检测方面存在的不足。该发明含有以下步骤：制作数据集并对数据集进行扩充，增加训练样本；将得到的所有图像输入至生成对抗网络模型得到输出结果；将数据集中的原始图像进行超像素分割；建立U‑Net网络模型，并使用生成的超像素分割后的图像与其对应的原真实标签输入至U‑Net网络模型进行训练；建立分类网络模型，使用数据集中的Mask标签图像和分类标签输入至分类网络进行训练；建立红外小目标检测管道，输出分类检测结果。该技术结合了分类网络模型，能在分割的基础上进行分类检测，对红外小目标的检测更加精确。
一种基于像素分割以及数据增强红外目标检测方法

[发明专利]一种基于激光全息成像技术的芯片外观缺陷检测方法-CN202111624835.0在审
发明人： 任获荣;王颖;樊康旗;孙通;吕银飞;黄雪影 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光全息成像技术的芯片外观缺陷检测方法，改善了现有技术中芯片外观缺陷检测存在检测效率低。该发明含有以下步骤，步骤1，启动激光器，形成全息图，图像采集模块接收全息图并送入图像处理模块；步骤2，对全息图进行数值变换获取数字全息图，通过图像处理重构三维形貌；步骤3，根据支持向量机的分类结果，判断芯片是否异常；步骤4，如果判断结果为异常，并联连杆机器人剔除有缺陷的芯片，结果为正常，则结束进去下一个芯片的测试。该技术解决了人工判断主观标准变化导致的质量不稳定问题，降低了检测成本，提高了检测效率。
一种基于激光全息成像技术芯片外观缺陷检测方法

[发明专利]一种基于FPN与DETR融合改进的芯片缺陷检测方法-CN202210081334.0在审
发明人： 任获荣;于泽洋;李向宁;赵伟;焦小强;骆虎林 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPN与DETR融合改进的芯片缺陷检测方法，改善了现有技术中微小芯片缺陷的检测效果仍须改善的问题。该发明含有以下步骤，步骤1：获取工业生产前端有缺陷芯片的图像信息，标注缺陷位置及缺陷类别，使用图像数据增强方法对数据集进行扩充；步骤2：搭建改进的FPN特征金字塔网络提取图像的层次特征并融合；步骤3：搭建改进的DETR网络，将步骤2中经过改进的FPN网络组合DETR网络构成整体的分类网络，先使用公开的数据集进行训练，固定部分参数后继续使用芯片缺陷数据集进行训练，得到训练好的网络模型；步骤4：使用训练好的模型，对待检测的图像进行检测分类并输出结果。该技术有效的解决了芯片检测领域中的深度学习训练困难、数据集较少的问题。
一种基于 fpn detr 融合改进芯片缺陷检测方法

[发明专利]一种基于改进卷积变分自编码器的芯片表面缺陷并行检测方法-CN202210029841.X在审
发明人： 任获荣;马振;韩健;平续斌;焦小强;张志新 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进卷积变分自编码器的芯片表面缺陷并行检测方法，改善了现有技术中芯片表面缺陷检测仍须智能化的问题。该发明含有以下步骤，步骤1，芯片图像采集与预处理；步骤2，构建并训练改进的卷积变分自编码器；步骤3，对待测芯片进行实时缺陷检测。本发明对传统的变分自编码器进行了部分改进，仅使用正常样本进行无监督训练，无需有标注的缺陷样本数据，就能够检测出与正常样本相异的所有缺陷，减少了人力物力，同时该方法将原始图像分解成多个子图像后并行处理，可以高效快速低成本地对芯片表面进行各类缺陷检测。
一种基于改进卷积编码器芯片表面缺陷并行检测方法

[实用新型]一种基站供备电智能管理用AI智慧电箱-CN202122656008.1有效
发明人：费小栋;任获荣;李瑜;赵学功 -专利权人：西安浩月腾飞物联科技有限公司
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： H02B1/46 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基站供备电智能管理用AI智慧电箱，包括箱体，所述箱体前端壁体上设有前盖，所述前盖前端上方壁体中开设有安装槽，所述安装槽内一侧壁体中设有若干个开关，所述安装槽前端壁体上还设有面板，所述面板前端一侧壁体中设有显示屏，所述面板前端另一侧壁体中还设有若干个触摸控制区，所述面板前端还在位于触摸控制区一侧的壁体上设有防误触机构，所述防误触机构包括第一盖板与第二盖板。本实用新型所述的一种基站供备电智能管理用AI智慧电箱，通过可同步打开的第一盖板与第二盖板的设置，能够便于对面板上触摸控制区进行防护，同时，通过第一盖板与第二盖板相对一侧壁体中的磁块，也便于第一盖板与第二盖板合并。
一种基站供备电智能管理 ai 智慧

[发明专利]一种基于序列异常检测的多尺度芯片缺陷检测方法-CN202111522620.8在审
发明人： 任获荣;吕银飞;刘洋;焦小强;刘岩;刘赛;孙通 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于序列异常检测的多尺度芯片缺陷检测方法，改善了现有技术中微型化芯片精确的尺寸测量和外观检测仍需提高效率的问题。该发明含有以下步骤，获取多个芯片图像并转化为两组一维时间序列；对序列数据进行多尺度分析得到多个不同尺度下的子序列；分别计算不同尺度下存在缺陷的序列和不存在缺陷的序列之间差的均方根值，比较后得到最佳检测尺度；将子序列分割为T个长度为N的序列段并得到不同状态的集合，将待测序列转化为状态序列；通过时间序列异常检测算法检测出待测时间序列中的异常部分；根据异常检测结果，得到状态序列中的异常状态位置。该技术提高检测的速度和准确率和模型的泛化能力。
一种基于序列异常检测尺度芯片缺陷方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络和计算全息的芯片缺陷检测方法-CN202110872520.1在审
发明人： 任获荣;党翔宇;刘君荣;孙璐;吕银飞;徐思宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明适用于芯片缺陷检测技术领域，提供了一种基于生成对抗网络和计算全息的芯片缺陷检测方法，包括以下步骤：采集无缺陷芯片的物光波振幅与相位信息，对所得数据进行处理得到条纹排序图，然后经过灰度值编码形成灰度计算全息图；将所述灰度计算全息图加载在空间光调制器内并放置在符合设定要求的光路中，通过光衍射作用生成动态的重建全息投影图像；以灰度计算全息图训练GAN网络；将待测芯片灰度计算全息图输入至训练好的GAN网络，输出检测结果，本发明的有益效果是：解决了微型化芯片3D建模和成像问题，而且降低光学过程中的环境因素影响和实际成本，芯片检测具有较快的检测速度。
一种基于生成对抗网络计算全息芯片缺陷检测方法

[发明专利]一种芯片表面缺陷检测模型建立方法和系统-CN202110875101.3在审
发明人： 任获荣;韩云清;黄鹏;张佳峰;焦小强;李拓 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明适用于芯片表面缺陷检测技术领域，提供了一种芯片表面缺陷检测模型建立方法和系统，所述方法包括以下步骤：获取多张芯片表面图像，对所得图像依次进行分割以提取出芯片图像；对所述芯片图像进行预处理，以剔除芯片图像中的字符信息；对所得芯片图像进行图像增强处理得到样本数据集，并对样本数据集内的芯片图像进行缺陷标注；对样本数据集内的芯片图像进行处理，以所述样本数据集训练UNet神经网络，得到训练好的语义分割缺陷检测模型；对剔除字符信息的芯片图像的Lab通道进行超像素分割；通过超像素分割结果对语义分割缺陷检测模型进行融合处理，可有效解决现有技术对芯片表面缺陷检测效率低、对于弱缺陷分割不够精确的问题。
一种芯片表面缺陷检测模型建立方法系统

[发明专利]芯片表面缺陷检测方法、系统、计算机设备和存储介质-CN202110868375.X在审
发明人： 任获荣;熊振锋;李志武;詹劲松;吕银飞;高雪峰 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明适用于芯片检测技术领域，提供了一种芯片表面缺陷检测方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括以下步骤：采集无损芯片的表面图片，以所述无损芯片的表面图像训练Cycle GAN网络框架，得到缺陷检测模型；输入待检测芯片的表面图片至缺陷检测模型中进行检测判定；当所述待检测芯片的表面被判定为有缺陷时，定位待检测芯片的表面图片中的缺陷位置，本发明的有益效果是：为实现芯片表面的缺陷检测提供了一种精度高、成本低的检测方法。
芯片表面缺陷检测方法系统计算机设备存储介质

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