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]一种适用于结球蔬菜机器人采收的仿形执行末端-CN202311043059.4在审
  • 杜冬冬;康朔;王俊;叶永凯;韦真博 - 浙江大学
  • 2023-08-18 - 2023-10-20 - A01D46/30
  • 本发明公开了一种适用于结球蔬菜机器人采收的仿形执行末端,属于农业生产技术领域。包括轻量化支架模块、分体式仿形筒和切割模块。轻量化支架模块安装在多自由度机械臂上,分体式仿形筒固定在轻量化支架模块的前端,分体式仿形筒的底部镂空,侧壁设有空隙;切割模块滑动安装在轻量化支架模块内,安装高度与分体式仿形筒的空隙平齐,能够穿过分体式仿形筒的空隙往复运动,分体式仿形筒和切割模块协同完成结球蔬菜的定位、夹持和切割。本发明适用于机器人采收结球蔬菜,采用定位夹持和输送切割协同采收方式,利用轻量化设计、仿形设计等技术方法,可实现执行末端对于结球蔬菜的采收作业,具有成本可控、适用性好、执行效率高等优点。
  • 一种适用于蔬菜机器人采收执行末端
  • [发明专利]一种基于fNIRS的味觉刺激下大脑响应信息获取方法-CN202310177327.5在审
  • 韦真博;麦家瑜;孙毅;王俊;程绍明;郭军辉 - 浙江大学
  • 2023-02-28 - 2023-07-07 - A61B5/1455
  • 本发明公开了一种基于fNIRS的味觉刺激下大脑响应信息获取方法,属于食品领域,获取不同味觉刺激下,受试者大脑血红蛋白浓度变化过程中多通道fNIRS系统的原始光学响应信号;经降采样、异常信号剔除、截取和拼接有效信号片段得到拼接后数据;进一步检测并校正拼接后数据中的运动伪影信号,得到伪影校正后数据,经滤波、修正比尔‑朗伯转换得到血红蛋白浓度相对变化量数据,提取数据斜率特征并进行统计检验,根据统计检验结果得到利用多通道fNIRS系统检测到的大脑响应强度以及具体的响应区域。本发明针对fNIRS味觉实验的特点,能够探测不同味觉刺激下神经活动的有效响应信息,在fNIRS领域具有广泛的应用前景。
  • 一种基于fnirs味觉刺激大脑响应信息获取方法
  • [发明专利]一种不同味觉刺激下的脑成像信号区分方法-CN202310177357.6在审
  • 韦真博;麦家瑜;孙毅;王俊;程绍明;郭军辉 - 浙江大学
  • 2023-02-28 - 2023-06-30 - G16H30/20
  • 本发明公开了一种不同味觉刺激下的脑成像信号区分方法,涉及食品领域,获取不同味觉刺激下的原始脑成像信号;将原始脑成像信号进行预处理,提取预处理后脑成像信号特征,并经过FisherScore‑SVM‑RFE特征选择算法获取最优特征,在最优特征子集基础上构建机器分类模型,完成对不同浓度味觉溶液刺激下近红外脑成像响应信号的区分。本发明结合了Fisher Score和SVM‑RFE算法的优点,根据类内距离尽可能小,类间距离尽可能大的思想剔除原始特征集中的不相关特征,并结合脑成像数据小样本的特点,直接用SVM分类器模型结果为评估,结合RFE算法优化特征组合,实现不同浓度味觉溶液刺激下脑成像信号的有效区分。
  • 一种不同味觉刺激成像信号区分方法
  • [发明专利]一种纤维增强型软体弯曲执行器的优化设计方法-CN202310024682.9在审
  • 杜冬冬;叶永凯;王俊;韦真博 - 浙江大学
  • 2023-01-09 - 2023-04-07 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种纤维增强型软体弯曲执行器的优化设计方法,属于软体机器人领域,目的在于解决纤维增强型软体弯曲执行器仿真和设计中存在的耗时耗力的问题。根据初始化软纤维增强弯曲执行器的结构参数以及给定的弯曲角计算输入压强对自由端密封帽上平衡点的弯矩、执行器主体对平衡点的弯矩、执行器外皮对平衡点的弯矩。再由弯矩平衡条件得到输入压强与执行器初始结构参数的关系式,以最小化输入压强为优化目标,得到给定平衡状态下执行器的弯曲角度条件下对应的执行器结构参数。本发明能够实现自由状态下软纤维增强型软体弯曲执行器加压时位姿速追踪、定位、优化,能够解决传统设计方法中存在的耗时耗力的问题。
  • 一种纤维增强软体弯曲执行优化设计方法
  • [发明专利]一种线缆驱动的仿生软体果蔬采收机械手-CN202211495198.6在审
  • 杜冬冬;叶永凯;王俊;韦真博 - 浙江大学
  • 2022-11-26 - 2023-03-28 - B25J15/00
  • 本发明公开了一种线缆驱动的仿生软体果蔬采收机械手,属于软体采摘机械手领域,包括抓手驱动机构、机械抓手、内线缆和外线缆;机械抓手包括固定安装在下法兰盘底部的若干仿生手指,仿生手指仅能沿下法兰盘径向内外方向弯曲;内外线缆分别贯穿仿生手指的内外侧,自由状态下,内线缆和外线缆不受力,仿生手指自然下垂;在驱动机构作用下,内线缆松弛而外线缆张紧时,仿生手指沿下法兰盘径向向外弯曲,仿生软体果蔬采收机械手张开;内线缆张紧而外线缆松弛时,仿生手指沿下法兰盘径向向内弯曲,仿生软体果蔬采收机械抓紧。本发明具有多指节、结构柔软性、控制简单、灵巧性、可嵌入性、刚度强等优点,克服了传统机械手动力驱动复杂和刚性不足的问题。
  • 一种线缆驱动仿生软体采收机械手
  • [发明专利]一种仿蜈蚣运动的全转向软体爬树机器人-CN202211533999.7在审
  • 杜冬冬;叶永凯;王俊;韦真博 - 浙江大学
  • 2022-12-01 - 2023-03-10 - B62D57/024
  • 本发明公开了一种仿蜈蚣运动的全转向软体爬树机器人,属于软体爬行机器人领域,包括包括伸缩执行器、扭曲执行器和弯曲执行器,呈上下左右对称结构;伸缩执行器位于中间位置,能够沿其长度方向伸缩,伸缩执行器的两端分别连接扭曲执行器,两者串联;扭曲执行器的末端与一对或多对并联的弯曲执行器通过三孔三通连接器相连,三孔三通连接器的中间通孔与扭曲执行器的末端连接,一对或多对弯曲执行器的端部对称连接在三孔三通连接器的两侧通孔处;伸缩执行器、扭曲执行器和弯曲执行器均独立连接气动软管。本发明的机器人通过多体节模块之间的配合能够实现在树木上的全转向爬行,结构简单、环境适应性强。
  • 一种蜈蚣运动转向软体爬树机器人
  • [发明专利]用于检测谷氨酸的复合材料修饰电极的制备方法及应用-CN202210471674.4有效
  • 王俊;朱璐艺;韦真博 - 浙江大学
  • 2022-05-01 - 2023-02-28 - G01N27/30
  • 本发明公开了一种用于检测谷氨酸的复合材料修饰电极的制备方法及应用。制备方法如下:首先,将硝酸锌甲醇溶液与2‑甲基咪唑甲醇溶液混合超声,收集到白色沉淀ZIF‑8;其次,通过电化学法在石英晶体微天平的金电极表面电沉积CuCoO2;最后,将ZIF‑8白色粉末加入N,N‑二甲基甲酰胺溶液中,得到乳白色混合物,滴涂在CuCoO2修饰电极表面,得到复合材料修饰电极。以获得的修饰电极为工作电极,银/氯化银电极为参比电极,铂电极为对电极,构成三电极体系,利用差分脉冲伏安法实现一定浓度范围内(1μM~50μM)的谷氨酸溶液的检测,且该修饰电极具有较好的选择性和较高的灵敏度。
  • 用于检测谷氨酸复合材料修饰电极制备方法应用
  • [发明专利]基于改进YOLO-X的浙贝母目标检测方法的构建方法及应用-CN202211118083.5在审
  • 王俊;董成烨;韦真博;杜冬冬;王永维 - 浙江大学
  • 2022-09-14 - 2022-12-27 - G06V10/44
  • 本发明公开了一种基于改进YOLO‑X的浙贝母目标检测方法的构建方法及应用,属于农产品检测领域,本发明是以YOLO‑X为基线模型的算法改进,主要是在YOLO‑X的主干特征值提取网络(CSPDarkNet‑53)的末端有效特征层输出端嵌入了一层膨胀系数为4的带填充(padding)的空洞卷积结构,在不增加参数量、计算量的同时,扩大了目标检测算法的感受野,增加了其对尺度特征的敏感度,有效减少了YOLO‑X目标检测算法对某些等级浙贝母的误判概率,提升了对浙贝母目标检测的精度和速度。另外本发明将多个待检测物料集中拍摄、处理并依次精准分级,解决了现有技术存在拍照频率高、检测效率低的问题,促进了其在中医药市场的发展,同时还为其它类似产品的无损检测提供了新思路。
  • 基于改进yolo浙贝母目标检测方法构建应用
  • [发明专利]基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法-CN202211107167.9在审
  • 王俊;李柏燎;韦真博;杜冬冬;王永维 - 浙江大学
  • 2022-09-13 - 2022-12-23 - G06V10/26
  • 本发明公开了基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法,其步骤为:S1.使用RGB相机采集田间茶园图像,并对所述图像中的茶陇进行标注,制作茶园图像数据集。S2.设计基于深度学习的茶陇图像分割模型,利用步骤S1所述茶园数据集对模型进行训练直至模型收敛。根据所述图像分割模型,输入RGB相机采集原始图像,输出图像中所包含的茶蓬中心线和茶园区域分割图像。S3.根据步骤S2所述茶蓬中心线和茶园区域分割图像,计算茶蓬深度分布特征,并将其映射于茶园区域分割图像中,完成茶蓬深度分布的检测。本发明能够识别茶陇中茶蓬区域的深度分布,具有较高的检测准确度以及较好的田间适用性,能够应用在茶园智能农业装备导航中。
  • 基于计算机视觉深度学习分布检测方法
  • [发明专利]一种基于根定位的早期水稻秧苗行检测方法-CN202210632384.3在审
  • 王俊;李东方;王永维;韦真博 - 浙江大学
  • 2022-06-07 - 2022-10-11 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于根定位的早期水稻秧苗行检测方法,包括水稻秧苗根部掩膜数据集建立;水稻秧苗根部三角形超像素形态掩膜语义分割;水稻秧苗根部锚点确定;水稻秧苗根部锚点聚类及水稻秧苗行拟合。该方法实现了对于存在自然光照变化影响、杂草噪声影响、水面反光影响等的复杂田间环境中的早期水稻秧苗行的准确检测。相比于传统的基于水稻叶片定位完成水稻秧苗行检测的图像处理算法,该方法不会受到水稻叶片的发散生长形态的影响,进一步提高了水稻秧苗行的检测精度,适用于早期水稻秧苗田间的导航作业。
  • 一种基于定位早期水稻秧苗检测方法

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