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[发明专利]一种中置柜储能弹簧更换装置-CN202211279435.5在审
发明人：张爱国;张海燕;马金杰;李周鹏;沈继勇;张雯慧;郭伟;刘烨;赵建平;周麟坤;蒲建伟;黄佳丽;肖杰;李超;庞渊;刘学军 -专利权人：国网山东省电力公司昌乐县供电公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： B25B27/30 文献下载
摘要：本发明涉及中置柜配件更换技术领域，公开了一种中置柜储能弹簧更换装置，包括安装架，滑动连接在安装架上的滑动座，安装在滑动座上的弹簧夹爪，以及安装在安装架上的驱动机构；所述滑动座在安装架上对称设置，对称的两个滑动座为一组，所述安装架上设置有两组，且一组滑动座设置在另一组的两个滑动座之间；两组滑动座上安装的弹簧夹爪在同一条直线上，所述弹簧夹爪与弹簧上的缝隙嵌插配合，所述驱动机构驱动每组的两个滑动座相对或相反地位移，所述驱动机构驱动两组滑动座交替配合动作；本发明能对弹簧进行分段式压缩，每一段弹簧弹力相对较小，能有效提高作业效率，且是对小弹力的弹簧单段进行循序渐进的压缩，能消除安全隐患。
一种中置柜储能弹簧更换装置

[实用新型]一种晶圆检测治具-CN202221374018.4有效
发明人：刘中海;周麟坤 -专利权人：博众精工科技股份有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本实用新型属于晶圆检测技术领域，公开了一种晶圆检测治具，包括吸盘，所述吸盘为透明吸盘；真空流道，所述真空流道设置于所述吸盘表面，所述真空流道连接有负压装置，所述负压装置为所述真空流道提供负压气体，以将晶圆吸附于所述吸盘上，所述真空流道包括直线型的第一流道，所述第一流道沿所述吸盘的径向设置；载环，所述吸盘固定于所述载环上，所述载环上设置有观察通孔，所述观察通孔用于从所述吸盘未设置所述真空流道的一侧检测所述晶圆。该晶圆检测治具能够对晶圆进行双面检测，对晶圆整体吸附，减少晶圆翘曲现象的产生，保证多次检测结果的一致性。
一种检测

[实用新型]一种晶圆检测装置-CN202221374976.1有效
发明人：刘中海;周麟坤;林苗;马学超 -专利权人：博众精工科技股份有限公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种晶圆检测装置，属于晶圆检测技术领域。晶圆检测装置包括操作台、X移动机构、Y移动机构、移动平台、检测治具、下检测机构和上检测机构。X移动机构设置于操作台，Y移动机构设置于X移动机构。移动平台设置于Y移动机构，移动平台上开设有安装孔，检测治具包括透明吸盘和载环，载环设置在安装孔内，透明吸盘固定于载环的通孔内，透明吸盘的顶面设置有真空流道，真空流道连接有负压装置，真空流道包括直线型的第一流道，第一流道沿透明吸盘的径向设置。下检测机构用于获取透明吸盘上的晶圆下表面的图像信息。上检测机构用于获取透明吸盘上的晶圆上表面的图像信息。本实用新型能够对晶圆进行双面检测，减少晶圆翘曲。
一种检测装置

[发明专利]一种曲面零件数字化辅助夹持装置-CN202010119845.8有效
发明人： 周麟坤;刘会霞;侍磊;王霄 -专利权人：江苏大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： B23Q3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种曲面零件数字化辅助夹持装置，涉及夹具技术领域，包括主板和导轨；所述主板上两侧平行设置有导轨；支架设置在导轨上且支架可沿导轨滑动；所述支架上设置有自适应夹持单元，且自适应夹持单元可沿支架上下滑动；所述自适应夹持单元用来夹持工件，所述工件设置主板上且置于导轨之间。本发明中支架和自适应夹持单元的数量、工况监测系统中传感器的数量均可以进行合理调整，从而可以适应不同长度，不同工况的曲面零件，从而提高了曲面的加工精度。
一种曲面零件数字化辅助夹持装置

[发明专利]一种基于FPGA的便携式电动机性能分析设备的设计方法-CN202111462821.3在审
发明人：于秀丽;董明帅;魏世民;吴澍;周麟坤;杨奉豪 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的便携式电动机性能分析设备的设计方法，该方法以FPGA平台为基础的对电动机各项性能数据进行采集、分析和显示。使得在电动机性能分析过程中不需要依赖于计算机以及特定的软件，可以在现场实现高效的数据采集和分析，并通过显示屏显示分析结果。
一种基于 fpga 便携式电动机性能分析设备设计方法

[发明专利]一种基于特征注意力机制的机器人抓取检测方法-CN202111406277.0在审
发明人：于秀丽;董明帅;魏世民;白宇轩;吴澍;周麟坤;杨奉豪 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征注意力机制的机器人抓取检测方法，该方法提出使用注意力机制，引导抓取检测器关注于目标物体本身的特征。使得机器人能够根据目标物体自身的类别、结构及纹理特征预测该物体最合理的抓取位置。通过这种方法减小了抓取检测器的检测范围，降低了对物体抓取检测没有贡献的背景信息的影响，提高了抓取检测模型的效率。另外，这种在杂乱场景中专注于目标本体特征的抓取检测方式，更契合人类的抓取习惯，进一步推动了机器人抓取检测的智能化过程。
一种基于特征注意力机制机器人抓取检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的UWB非视距信号识别方法-CN202110809540.4在审
发明人：于秀丽;杨奉豪;魏世民;董明帅;白宇轩;吴澍;周麟坤 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的超宽带(Ultra Wide Band，UWB)非视距信号(None‑Line‑Of‑Sight，NLOS)识别方法。该方法以信号的信道脉冲响应(ChannelImpulse Response，CIR)作为输入，使用双流神经网络提取信号特征，可实现非视距信号(NLOS)与视距信号(Line‑Of‑Sight，LOS)的识别。该双流神经网络的一路借鉴了ResNet18中的残差结构，以1016个时刻的CIR信号作为输入，提取信号的时域特征；另一路使用一个卷积神经网络(CNN)提取10个额外参数中的特征。为了减小输入数据中的噪声干扰并放大NLOS与LOS信号的差异性，本发明提出了一种新的能量归一化方法。此外，本发明提出了一个专用于识别NLOS和LOS信号的损失函数，使用该损失函数训练神经网络，可以加快网络收敛速度，提升识别精度。
一种基于深度学习 uwb 视距信号识别方法