“汪鹏宇”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果6个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[实用新型]一种传送导向装置-CN202320863560.4有效
发明人：李青;李赫然;王金权;曹二营;许鹏;汪鹏宇 -专利权人：芜湖东旭光电装备技术有限公司;东旭科技集团有限公司
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B65G49/06 文献下载
摘要：本公开提供一种传送导向装置，应用于直连输送机的传送区域，包括：固定在直连输送机底部的连接板；设置在连接板一侧，与连接板垂直相交固定的安装板；以及安装板上依次设置第一滑轮以及第二滑轮，第一滑轮以及第二滑轮的结构及大小均相同，均通过各自的连接轴与安装板固定连接。本实用新型能根据基板玻璃和风压的情况随时调节，又能在有玻璃破损时不会堵塞基板玻璃通过，提高了基板玻璃的传送效率。
一种传送导向装置

[实用新型]一种用于基板玻璃输送的维修升降装置-CN202320355642.8有效
发明人：李青;李赫然;王金权;曹二营;汪鹏宇;陈学云;许鹏 -专利权人：芜湖东旭光电装备技术有限公司;东旭科技集团有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B65G49/06 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于基板玻璃输送的维修升降装置，包括机架、安装板、电缸、连接板和输送机构；安装板安装在机架底部；电缸的底部安装在安装板上，电缸的顶部延伸至机架的顶部；连接板安装在电缸上，以通过电缸带动连接板上下移动；输送机构安装在连接板上，用于安置移动小车；并且，机架安装在基板玻璃输送带的端部。本实用新型提供的一种用于基板玻璃输送的维修升降装置，将现有的链条传送改为电缸输送，解决了链条输送中噪音大，磨损大而导致的环境问题，同时不需要设置配重块等结构，整个装置结构紧凑，刚性的电缸输送也可避免具有较大间隙的承重链条传送时的精度问题，其定位精度远远高于链条传输，整个设备的安全性也得以提高。
一种用于玻璃输送维修升降装置

[实用新型]基板玻璃测厚装置-CN202320189232.0有效
发明人：李青;李赫然;王金权;曹二营;许鹏;汪鹏宇 -专利权人：芜湖东旭光电装备技术有限公司;东旭科技集团有限公司
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01B21/08 文献下载
摘要：本申请提供一种基板玻璃测厚装置，涉及玻璃厚度检测技术领域。该装置包括：机架、夹持机构、测量机构、支撑组件和用于调节测量机构位置的位置调节装置；其中，所述位置调节装置与所述支撑组件安装在所述机架的同侧；所述夹持机构安装在所述支撑组件上，用于夹持基板玻璃；所述测量机构安装在所述位置调节装置上并与所述夹持机构互配，用于测量基板玻璃的厚度。本装置通过增设位置调节装置，实现测量机构在基板玻璃上的测量位置可调，使该装置既能测量基板玻璃不同高度位置的厚度，也能监测厚度异常区域或异常点，为前工序的决策提供了更多的数据支撑，解决了前工序中各种决策的支撑数据缺少的问题。
玻璃装置

[发明专利]一种基于改进卷积神经网络的非黑素瘤皮肤癌病理图像病变区域检测方法-CN202010879996.3有效
发明人：张健滔;汪鹏宇;毕新岭;张晓波;陈琢;周欣;薛燕 -专利权人：上海大学;中国人民解放军海军军医大学第一附属医院
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进卷积神经网络的非黑素瘤皮肤癌病理图像病变区域检测方法，作用于病理特征复杂的肿瘤性皮肤病(基底细胞癌和鲍温病)病理图像。针对现有的YOLOv3深度卷积神经网络模型的不足，改进了卷积特征图的数量过渡变化剧烈、训练结果不好的问题，建立适合肿瘤性皮肤病(基底细胞癌和鲍温病)病理图像识别的卷积神经网络框架。不仅实现了肿瘤性皮肤病病理图像病种分类，而且锁定了病变区域，可辅助医生进行快速、有效地疾病判断，提高肿瘤性皮肤病病理图像的筛查率和准确率。
一种基于改进卷积神经网络非黑素瘤皮肤癌病理图像病变区域检测方法

[发明专利]一种基于多模型融合卷积神经网络的PCB缺陷图像识别方法-CN202110552810.8有效
发明人：张健滔;瞿栋;汪鹏宇;黄允;徐海达 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进卷积神经网络的PCB缺陷图像识别方法。针对现有ResNet50深度卷积神经网络模型的不足，引入名为Res2Net的新型CNN模块，并更改残差连接结构和激活函数，来提高网络多层的非线性扩展能力。基于改进ResNet50模型，融入DenseNet169卷积神经网络，基于多模型提取的图像特征进行融合，并对融合特征输出网络结构进行改进，建立了一种多模型融合的PCB缺陷图像识别的卷积神经网络框架。本发明方法可对不同类型的PCB缺陷图像进行识别，较单一模型具有识别准确率、敏感性高的特点，并且能够实现PCB缺陷类别的自动化和智能化识别。
一种基于模型融合卷积神经网络 pcb 缺陷图像识别方法

[发明专利]多自由度果蔬采摘机器人-CN202010880850.0有效
发明人：张健滔;王加泽;何斌;汪鹏宇;杨乐平 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： A01D46/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种多自由度果蔬采摘机器人，包括深度摄像头、机器人执行机构、L形关节连接板、关节旋转限位销、细腰形小臂、圆形护罩、细腰形大臂、机器人与工控机线缆通口孔、机器人载体连接底座等部件。本办法采用关节模块化设计，能根据果蔬采摘任务的需求，选用不同的关节数量来进行组装，从而构造出不同自由度的机器人。固定在末端的深度摄像头配合人工智能算法，可以识别出果蔬的成熟度和确定其空间位置，为机器人的运动规划提供目标定位。本发明果蔬采摘机器人可搭载在轨道小车或者AGV小车上，实现机器人大棚内自主移动采摘果蔬。通过本发明能代替人力完成工作量大的果蔬采摘工作，降低劳动力成本，为农业生产提高生产效率。
自由度采摘机器人