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[发明专利]基于改进卷积神经网络的工业CT识别复材内部缺陷方法-CN202210856814.X有效
发明人：汪俊;单忠德;康正水;马晓康;曾航彬 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了基于改进卷积神经网络的工业CT识别复材内部缺陷方法。包括以下步骤：S1：通过工业CT扫描构件，以获取CT切片的图像数据；S2：对获取的CT切片图像数据进行预处理，并进行分组；S3：搭建改进U‑net网络；S4：对改进的U‑net网络设计损失函数；S5：结合步骤S4设计的损失函数，将步骤S2划分的分组对步骤S3搭建好的改进U‑net网络分别进行训练、验证和测试；并将处理后的改进U‑net网络对复材构件的CT切片数据进行缺陷识别。通过上述内容对复材构件的CT切片数据进行缺陷的识别，具有高检测精度和快速识别缺陷的特点。
基于改进卷积神经网络工业 ct 识别内部缺陷方法

[发明专利]一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法-CN202310289541.X在审
发明人：汪俊;康正水;李大伟;马晓康;曾航彬 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及复合材料铺放表面缺陷检测技术领域，解决了现有技术对于复合材料铺放过程所产生缺陷检测效率以及识别精度低的技术问题，尤其涉及一种复合材料自动铺放表面缺陷的检测方法，包括以下步骤：S1、采用扫描系统对复合材料自动铺放过程的表面进行扫描，获得铺放后复合材料表面的点云图像数据；S2、对点云图像数据滤波处理并转化为灰度图像数据；S3、采用颜色编码定义灰度图像数据中的各种缺陷建立训练集；S4、对训练集中的灰度图像数据进行图像增强处理。本发明能够对复合材料纤维自动铺放过程存在的多种缺陷进行精准识别，具有高度集成和模块化的特点，能够快速准确的实现对于各类型缺陷的识别。
一种复合材料自动表面缺陷检测方法

[发明专利]一种大型复合材料构件装配协调边界特征的重建方法-CN202310273356.1有效
发明人：汪俊;曾航彬;陈红华;李子宽;张沅 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及装配协调边界特征重建技术领域，解决了现有技术中大型复合材料构件装配协调边界特征重建的精度和准确率低的技术问题，尤其涉及一种大型复合材料构件装配协调边界特征的重建方法，S1、获取大型复合材料构件装配对缝的点云数据；S2、对点云数据进行预处理并划分边界特征点与非边界特征点；S3、构建多尺度深度学习特征编码网络模型；S4、根据损失函数进行回归来训练多尺度深度学习特征编码网络模型；S5、使用训练完成的多尺度深度学习特征编码网络模型完成大型复合材料构件装配协调边界特征的重建。本发明能够更好地重建大型复合材料构件装配协调边界特征，从而提高大型复合材料构件装配的精度和准确率。
一种大型复合材料构件装配协调边界特征重建方法

[发明专利]一种基于点云的飞机长桁平面特征提取方法、装置及设备-CN202211083410.8有效
发明人：汪俊;曾航彬;单忠德;李子宽;肖坤 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及平面特征提取技术领域，解决了现有技术中飞机长桁的平面特征提取的精度和准确率低的技术问题，尤其涉及一种基于点云的飞机长桁平面特征提取方法，包括以下过程：获取飞机长桁的点云数据，采用三维扫描仪获取飞机长桁的点云数据；根据所获取的点云数据构建训练集和验证集，选取比例为0.6‑1的点云数据作为训练集，剩余的点云数据作为验证集；构建深度学习和球谐算子点云特征提取网络；设置训练深度学习和球谐算子点云特征提取网络的损失函数。本发明通过在深度学习网络中加入球谐算子，能够更好地提取飞机长桁的平面特征，从而提高飞机长桁的平面特征提取的精度和准确率。
一种基于飞机平面特征提取方法装置设备

[发明专利]大型复合材料构件孔特征提取方法、装置及系统-CN202310035628.4在审
发明人：汪俊;曾航彬;陈红华;李子宽;康正水;张沅 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及孔特征提取技术领域，解决了现有技术中大型复合材料构件的孔特征提取的精度和准确率低的技术问题，尤其涉及一种大型复合材料构件孔特征提取方法，包括以下过程：S1、获取大型复合材料构件点云数据；S2、通过球查询将大型复合材料构件点云数据进行分割得到包含孔特征的局部结构块，局部结构块包括局部邻域和全局邻域，选取比例为λ的局部结构块为训练集，剩余的局部结构块为验证集。本发明在深度学习网络中提取了点云多尺度和多模态的特征，能够更好地提取大型复合材料构件的孔特征，从而提高大型复合材料构件的孔特征提取的精度和准确率。
大型复合材料构件特征提取方法装置系统

[发明专利]基于法向球谐的大规模三维点云检索方法、装置及系统-CN202211007473.5在审
发明人：汪俊;李子宽;曾航彬;张凯钧 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明涉及三维点云检索技术领域，解决了当前的点云检索方法识别率不高且数据运算量大的技术问题，尤其涉及一种基于法向球谐的大规模三维点云检索方法，包括以下步骤：获取由点云采集设备所采集的若干组点云数据；根据PCA计算每组点云数据的法向向量并建立点云数据库；采用法向映射和核密度估计根据点云数据的法向向量，构建连续的高斯球面模型；对高斯球面模型进行采样并进行球谐变换，利用球谐的旋转不变性计算点云数据库的形状描述子集；使用形状描述子的相似性进行查询操作，进而实现了三维点云的检索。本发明能够针对大规模的点云数据进行快速的点云检索，运算量小。而且针对于具有残缺状态的点云具有鲁棒性。
基于大规模三维检索方法装置系统

[发明专利]一种基于特征引导的三维测量机器人扫描轨迹优化方法-CN202210572343.X有效
发明人：汪俊;曾航彬;刘元朋;康正水;杨建平 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征引导的三维测量机器人扫描轨迹优化方法，包括：建立飞机表面的三维数模，获得三维数模的尺寸，提取待测特征，并将待测特征进行分类；针对每一类待测特征，计算特征几何参数，生成该待测特征的初始扫描轨迹；构建三维测量机器人的约束模型，将每一类待测特征的初始扫描轨迹优化成局部最优扫描轨迹；根据每一类待测特征的局部最优扫描轨迹，利用改进的蚁群算法规划飞机表面的每类待测特征的全局最优扫描路径。该三维测量机器人扫描轨迹优化方法提高了三维测量机器人的工作效率，保证了扫描精度。
一种基于特征引导三维测量机器人扫描轨迹优化方法

[发明专利]一种用于光伏电站的无人机巡检与缺陷定位系统及方法-CN202111033352.3在审
发明人：林权;汪俊;何正东;叶海瑞;张沅;柏嵩;曾航彬;李艺达 -专利权人：国家电投集团江苏新能源有限公司;南京航空航天大学
申请日： 2021-09-03 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于光伏电站的无人机巡检缺陷定位系统及方法，包括：无人机系统和地面站，所述无人机系统包括无人机、云台相机、GPS定位系统、飞行轨迹控制系统和通信系统；所述地面站包括飞行轨迹规划模块、通讯模块、数据处理分析模块和缺陷定位模块。对图像进行初步的筛选，手动标注红外图像中的缺陷，之后将标注后的图像及相关数据导入目标检测算法中进行训练，建立高精度的光伏面板缺陷检测模型，实现对照片的缺陷的自动识别。将检测模型检测出缺陷在图像上的位置、通过相机标定得到的相机参数、激光测距仪所测数据和建立的无人机巡检时的视锥模型，进行坐标系转换和矩阵运算，得到缺陷的实际位置。本发明定位过程高效快速，节约了人工成本。
一种用于电站无人机巡检缺陷定位系统方法

[发明专利]一种用于制造大型复杂异形回转大厚度预制体的多通道致密结构-CN202110598547.6有效
发明人：汪俊;单忠德;王尧尧;杨浩琴;曾航彬 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： D03D41/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于制造大型复杂异形回转大厚度预制体的多通道致密结构，所述用于制造大型复杂异形回转大厚度预制体的多通道致密结构包括多组致密结构，多组所述致密结构结构构成多个通道，所述致密结构包括筘片、插入机构、提升机构和机械臂，所述筘片固定安装在所述插入机构上，所述插入机构沿所述提升机构进行垂直运动，所述提升机构固定安装在所述机械臂上，所述插入机构、所述提升机构和所述机械臂同时与控制中心电连接，所述控制中心用于同时控制所述插入机构、所述提升机构和所述机械臂的运动量；具有保证高厚三维编织预制体的高效成型及成型质量等优点。
一种用于制造大型复杂异形回转厚度预制通道致密结构

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