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]用于高粘度浆料成形的SLA设备及浆料成形的控制方法-CN201910472456.0有效
  • 杜晓婷;杨东辉;胡小全 - 西安铂力特增材技术股份有限公司
  • 2019-05-31 - 2021-09-07 - B29C64/135
  • 本发明公开了用于高粘度浆料成形的SLA设备,包括成形室,成形室的顶部设置有激光通孔,激光通孔的顶部安装有光学系统,成形室的底部依次设置有送料仓、成形仓及收料仓,送料仓内设置有升降平台a,成形仓内设置有升降平台b,激光通孔正对升降平台b,成形室内设置有刮刀模块,光学系统、刮刀模块、升降平台a及升降平台b均连接有控制系统。本发明还公开了浆料成形的控制方法,通过光学系统、送料仓、成形仓、收料仓及刮刀模块的协调作用,将高粘度浆料固化成形。本发明的SLA设备通过刮刀的水平移动和推板的竖直移动,将高粘度浆料均匀地铺设在升降平台b上,有效避免了高粘度浆料粘结在刮刀而导致成形基材缺料的问题。
  • 用于粘度浆料成形sla设备控制方法
  • [发明专利]基于深度学习和环境自适应的目标跟踪方法-CN201711237457.4有效
  • 周圆;李孜孜;曹颖;杜晓婷;杨鸿宇 - 天津大学
  • 2017-11-30 - 2021-01-05 - G06T7/246
  • 本发明公开了一种基于深度学习和环境自适应的目标跟踪算法,该跟踪算法由两部分组成,一部分是预处理,对跟踪视频的每一帧图像来提取信息,然后通过显著性检测、卷积神经网络算法来对采取的正负样本进行进一步的筛选;另外一部分是实现VGG模型的卷积神经网络:首先利用三层的卷积网络来提取目标特征,其次利用全连接层来对目标和背景来进行分类,最后得到想要跟踪的目标的位置,再开始下一帧的跟踪流程。现有技术相比,本发明(1)能够在降低计算复杂度的同时,精确使用图像的预处理信息,使得跟踪效果更加精确,因此,本发明内容具有独创性;(2)该跟踪器能适应多种环境复杂的场景,有着广泛的应用前景。
  • 基于深度学习环境自适应目标跟踪方法
  • [实用新型]一种用于SLA设备的刮刀装置-CN201920813351.2有效
  • 杜晓婷;杨东辉;胡小全 - 西安铂力特增材技术股份有限公司
  • 2019-05-31 - 2020-06-09 - B29C64/214
  • 本实用新型公开了一种用于SLA设备的刮刀装置,包括刮刀托架,刮刀托架的一侧内安装有刮刀安装架,刮刀安装架的一侧设置有至少一个气缸,气缸的活塞杆端部设置有推板,推板垂直于刮刀安装架本体,且平行于水平面,刮刀安装架靠近底部的本体内设置有刮刀,刮刀的刀刃端伸出刮刀安装架的底部,刮刀与推板相互垂直,且设置有间隙。本实用新型一种用于SLA设备的刮刀装置,通过刮刀的水平移动和推板的竖直移动,将用于SLA设备打印的高粘度浆料均匀地铺设在成形基材上,有效避免了高粘度浆料粘结在刮刀上而导致成形基材缺料,影响最终产品质量的问题。
  • 一种用于sla设备刮刀装置

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