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[发明专利]轨道交通电器柜门板检验平台-CN202311124025.8在审
发明人：高伟;范洪辉;景征骏;习海旭;冯锐;倪其育;刘文叶 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： B07C5/34 文献下载
摘要：本发明涉及电器柜制造技术领域，具体涉及轨道交通电器柜门板检验平台，包括相配合的输送单元和检测单元；所述输送单元包括分拣转台，所述分拣转台对接一个进料传送线和两个出料传送线，所述分拣转台上设置有的输送辊，所述输送辊内设置有吸合固定机构；所述检测单元包括俯视检测模块、侧视检测模块和机动检测模块，三者内均设置有高分辨率摄像头和图像处理单元，所述机动检测模块内设置有活动臂；本发明轨道交通电器柜门板检验平台结构合理，通过采用机器视觉识别技术，实现了对电器柜门板的高效、准确、充分检测；控制器根据分类结果，控制分拣转台进行分类输送；能对电器柜门板折边结构内部检测，图像采集的精确度高。
轨道交通电器柜门检验平台

[发明专利]基于机器视觉的轨道交通电器柜门板尺寸及缺陷检测方法-CN202310824649.4在审
发明人：高伟;范洪辉;景征骏;习海旭;冯锐;倪其育;刘文叶 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于机器视觉的轨道交通电器柜门板尺寸及缺陷检测方法，采集图像与预处理，通过工业相机采集门板图像，然后对采集后的图像进行滤波、去噪、锐化处理；提取门板图像中的门板轮廓图像，以门板轮廓拟合其斜外接的包络线，使用最近邻搜寻算法确立门板轮廓的分割点，并确定门板4个角点为基准点；确定各分割点的坐标，并同时计算门板轮廓图像的完整度；计算轮廓线中点到拟合直线的距离作为该边的边直度；通过红外光进行垂直平面扫描，扫描至有缺陷处，红外线发射功率发生变化，并记录变化坐标点。本发明一方面可以检测出门板的真是物理尺寸，另一方面可以检测出门板上的缺陷，并进行实时标记坐标。
基于机器视觉轨道交通电器柜门尺寸缺陷检测方法

[发明专利]一种基于机器视觉的电器柜门板尺寸及缺陷检测装置-CN202310812190.6在审
发明人：高伟;范洪辉;景征骏;习海旭;冯锐;倪其育;刘文叶 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：一种基于机器视觉的电器柜门板尺寸及缺陷检测装置；检测装置由三组工位组成，三组工位分别为附膜预处理工位、涂层附着处理工位和视觉检测工位，两两相邻的工位之间分别连接有第一运输轨道和第二运输轨道；待检测门板沿入口进入附膜预处理工位，附膜处理后的待检测门板通过第一运输轨道和第二运输轨道依次进入涂层附着处理工位和视觉检测工位。一种门板类型的检测设备，通过负压附膜的贴板结构，可适配不同类型的门板完成表面附膜处理，配合后续涂刷视觉检测涂料而不影响门板自身涂料以及品质。涂刷视觉监测涂料可提高视觉检测效率，避免因反光或者表面涂层与底色相近而无法准确判断门板结构。
一种基于机器视觉电器柜门尺寸缺陷检测装置

[发明专利]基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法-CN201811221673.4有效
发明人：舒振球;孙燕武;陆翼;范洪辉 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于对偶局部学习的非负矩阵分解聚类方法，包括：S10根据待聚类图像选定待分类的数据矩阵V、簇类号a1和a2；S20根据数据矩阵V构建目标函数O；S30根据目标函数O，使用迭代的方法，输出类结果；S40根据类结果对待聚类图像进行聚类。该聚类方法结合了双结构学习，将协同聚类问题转化为具有正交约束的非负矩阵分解问题，简化了问题的复杂度，更具有代表性和普适性，其复杂度低，大大加快了聚类过程中的运行的速度，提高了聚类效率。
基于对偶局部学习矩阵解聚方法

[发明专利]基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法-CN201811281896.X有效
发明人：舒振球;陆翼;孙燕武;范洪辉;张杰 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法，包括S10获取m个待聚类图像，并根据待聚类图像构造k个最邻近图；S20针对每个最邻近图得到相应的数据矩阵X，数据矩阵X中包括n个数据点，并使用非负矩阵分解方法对数据矩阵X进行分解得到特征矩阵W；S30对数据矩阵X中的p个数据点进行标记；S40基于特征矩阵W及标记数据点，建立约束概念分解的目标函数σ；S50根据目标函数σ，使用迭代加权的方法迭代预设次数，得到数据矩阵X深度分解的每一层的特征矩阵Wi和权重矩阵Hi，1≤i≤k；S60采用k‑means聚类算法分别对每个最近邻图得到的特征矩阵进行分析并聚类。该聚类方法利用标记与非标记的数据点，将标记信息作为约束强加给目标函数，大大提升了识别能力，提高了聚类的精确度。
基于深度矩阵约束概念解聚方法

[发明专利]一种基于机器视觉的板状物尺寸及缺陷检测装置-CN202310297419.7在审
发明人：高伟;范洪辉;景征骏;习海旭;冯锐;倪其育;刘文叶 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：本发明涉及检测设备技术领域，尤其是一种基于机器视觉的板状物尺寸及缺陷检测装置，包括传输装置，用于对板状物进行运输；检测装置，用于对板状物进行检测，所述检测装置设置在所述传输装置的上方或者下方；倾翻装置，用于对板状物进行翻面，包括第一部分和第二部分，所述第一部分连接在所述传输装置上，分所述第一部分用于承载板状物，所述第一部分在所述第二部分的作用下可沿着预设的轨迹由第一位置变换到第二位置从而实现对板状物的倾翻，本申请可以安装在板状物的冲压线下游以实现在线检测，避免降低产线速度，在保证质量的前提下提升生产效率。
一种基于机器视觉板状物尺寸缺陷检测装置

[发明专利]一种基于机器视觉的软包装表面质量检测方法-CN201910693508.7有效
发明人：余光辉;范洪辉;徐镪;朱洪锦 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的软包装表面质量检测方法，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：采用高速摄像机采集印品图像；S2：高速摄像机对采集的印品图像使用SURF算法进行处理，SURF算法的具体执行处理步骤如下：S21、通过SURF算法中的核心Hessian矩阵获得Hessian矩阵行列式的局部最大值，利用Hessian矩阵行列式的局部最大值确定特征点的位置和尺度；S22、通过Hessian矩阵求极值点并获取稳定点；基于机器视觉的软包装表面质量检测方法可以快速实现对软包装上印刷图案的质量检测，通过多次反复与对应点毕竟能够准确分析每个像素，能够提高对比的精度，使得基于机器视觉的软包装表面质量检测方法具有较高的判断精度。
一种基于机器视觉软包装表面质量检测方法

[发明专利]PCB板表面缺陷检测装置及方法-CN202110055145.1有效
发明人： 范洪辉;吴涛;周红燕;陈林凯 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种PCB板表面缺陷检测装置及方法，其中，方法中包括：将采集到PCB板图片之后对其进行扩充及标注，并使用k‑means++选取初始聚类中心之后，使用k‑means聚类出先验框；同时，将YOLOv3原网络中的Darknet‑53特征提取层换成EfficientNet网络，将特征融合层扩充为4层，并可加入Inception结构和SPP结构，根据先验框训练完成之后，对可能存在缺陷的PCB板图片进行检测。相较于原YOLOv3网络来说，改进后的表面缺陷检测模型在对小目标检查的速度与准确度都有大幅度的提升，还可以实现批量化生产和减少成本，避免人检所带来的一系列问题，快速提升PCB的质量，提升企业的综合竞争力。
pcb 表面缺陷检测装置方法

[发明专利]一种基于光线路径复用的动态场景渲染加速方法-CN202110397500.3有效
发明人：邹刘磊;谈欣;孙哲元;朱洪锦;范洪辉 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于光线路径复用的动态场景渲染加速方法，其技术方案要点是：包括预处理步骤与运行时步骤两个部分，当向场景发射若干光线并跟踪相应散射光线以计算图像时在运行前执行预处理步骤，若在运行过程中场景发生变动时，则执行运行时步骤；所述预处理步骤包括以下步骤：S1.从光源发射若干光线，或从视点发射反向跟踪的若干光线；S2.计算各个光线在三维虚拟场景中的传播路径，并计算光线与场景中模型的碰撞点信息；本基于光线路径复用的动态场景渲染加速方法根据预处理中存储的光线路径，基于路径复用的思路，仅处理物体变动前后区域的光线，能够实现在游戏与影视等光线追踪应用中，对动态场景的加速渲染。
一种基于光线路径动态场景渲染加速方法

[发明专利]一种基于混合模型的道路积水图像检测预警方法-CN201811403004.9有效
发明人：陈湘军;舒振球;叶飞跃;范洪辉;马晓东 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合模型的道路积水图像检测预警方法，属于大数据技术领域，基于深度学习图像特征，实现道路不同监控摄像机的实时积水检测，并生成积水严重等级数据，解决传统检测仪器安装复杂，易损坏等缺陷；采用交互式区域配置方式，适应不同场景的监控摄像机；本发明采用深度神经网络特征和改进后的ResNet残差网络，并联合监控视频的时空特征，混合计算积水置信，提高检测准确率，基于监控视频条件达到实际应用准确率要求。
一种基于混合模型道路积水图像检测预警方法

[发明专利]一种三维空间内基于降维的实时路径生成方法-CN201910852865.3有效
发明人：徐安琦;朱金铭;邹刘磊;戴新元;刘伟豪;黄炎;范洪辉;朱洪锦 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T15/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维空间内基于降维的实时路径生成方法，数个模型组成的三维空间内一顶点沿某一直线方向移动时，其路径位于一个平面内，根据此平面计算空间中每个模型上的对应路径段，根据模型间互相重叠的位置关系，计算最终移动路径以及终点，由此可以有效的解决离散碰撞检测中的“穿模”的问题，结合空间加速结构的优化，能够转化为并行化计算，并且能满足实时性的要求。
一种三维空间基于实时路径生成方法

[发明专利]一种基于离散碰撞检测的借助法线修正位置的移动方法-CN201910865108.X有效
发明人：朱金铭;邹刘磊;徐安琦;戴新元;刘伟豪;余昊;范洪辉;朱洪锦 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于离散碰撞检测的借助法线修正位置的移动方法，用于快速求得离散碰撞检测中移动位置的近似解，模型在移动中，若移动的终点位置可达，则路径中的任意位置必然可达；故模型在移动中发生碰撞时，对于每一个相交的图元，将模型沿该图元法线方向移动，使两者分离，若无法分离则按二分等方法倒退。该方法在执行过程中，不断逼近终点位置的精确值，以实现对碰撞位置的修正。
一种基于离散碰撞检测借助法线修正位置移动方法

[发明专利]适用于卷积神经网络前向传播的消息队列构建方法及装置-CN202010144720.0有效
发明人：朱洪锦;邰阳;范洪辉;舒振球;赵小荣 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明提供了一种适用于卷积神经网络前向传播的消息队列构建方法及装置，其中方法包括：服务端的输入队列接收客户端发送的数据，对接收到的数据分配唯一标识符，生成待处理数据；服务端的计算单元按照第一预设轮询间隔查询输入队列中的待处理数据中是否具有待消费的请求数据，如果查询到有待消费的请求数据，则将待消费的请求数据从输入队列中取出，将待消费的请求数据打包拷贝至计算单元；计算单元将待消费的请求数据按照预设尺寸进行整合，按照并行化运算方式进行卷积神经网络模型计算，得到处理后的数据；服务端的输出队列获取处理后的数据，将处理后的数据发送至客户端。
适用于卷积神经网络传播消息队列构建方法装置

[发明专利]一种带有动态模糊的降低采样数量的渲染加速方法-CN201910865101.8有效
发明人：邹刘磊;刘伟豪;徐安琦;戴新元;黄炎;余昊;朱洪锦;范洪辉 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种带有动态模糊的降低采样数量的渲染加速方法，在生成新的一帧图像时，仅对部分区域进行采样，最终像素的颜色由连续数次采样的值加权平均得到。区域被采样的概率与加权平均时的权重使用相同的概率密度函数计算，其图像由二阶贝塞尔曲线控制，从而获得可控的基于图像的动态模糊效果。算法可在采样中结合几何的动态模糊算法，以减弱重影问题对视觉效果的影响。对于实时渲染中光线追踪、光子映射等采样开销较大的算法，有效的减少了计算时间，并获得能够接受的渲染质量。
一种带有动态模糊降低采样数量渲染加速方法

[发明专利]一种稀疏对偶约束的高光谱图像解混方法-CN201910514472.1有效
发明人：舒振球;孙燕武;陆翼;范洪辉;由从哲;张杰;郁钱;李鹏 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2019-06-14 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种稀疏对偶约束的高光谱图像解混方法，包括：S10获取待解混的高光谱图像，并通过在高维数据矩阵中寻找每个像素点的k个最近邻点构造一个最近邻图；S20将步骤S10中构造的最近邻图中的每个像素点作为一个向量，在稀疏区域内，通过设置像素点间稀疏距离的方法构造另一个图；S30根据步骤S10和步骤S20构建的两个图，建立稀疏约束下基于非负矩阵分解的损失函数C：S40对数据矩阵N进行逐层分解得到相应的矩阵因子，且在分解到最后一层使用微调规则对矩阵因子进行调整，调整之后进行迭代更新；S50输出最终迭代的结果，得到对高光谱图像解混后的端成员矩阵U和丰度矩阵V，完成对高光谱图像的解混。整个速度快且占用存储空间小，保证了复杂度低的同时维持一定的处理速度，提高了解混效率。
一种稀疏对偶约束光谱图像方法

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