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公开(公告)号：CN116721081A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310690171.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云和模态转换的动车侧墙板缺陷提取方法，包括：获取动车侧墙板的三维点云数据；进行点云坐标系转换；对点云进行切片分层；提取点云数据的列数据进行轮廓线的线性拟合；根据拟合方程和差分计算对点云数据进行区域划分；对划分后得到的各区域进行展平操作，再进行相邻区域的拼接得到新的点云数据；根据各区域变换的参数构建各区域的空间逆向变换矩阵；构建点云的空间字典索引结构；将新生成的点云数据转换为彩色图像；构建卷积神经网络用于彩色图像中缺陷的分割。本发明可以在动车侧墙板的复杂型面上完成微小缺陷的检测，为后续涂装工程提供可靠的数据支撑。
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公开(公告)号：CN114972332B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210833979.5
申请日：2022-07-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于图像超分辨率重建网络的竹集成材裂纹检测方法，包括：连续采集竹集成材受三点加载作用力产生扩展尖端裂纹的原始高清图像，去黑边裁剪得到与原始高清图像相对应的原始高分辨率图像；对原始高分辨率图像进行处理，得到低分辨率图像；将改进残差网络模型作为生成器，将生成器和判别器组合得到生成对抗网络模型；训练生成对抗网络模型；本发明克服了超分辨率图像重建中的细节信息丢失和边缘模糊；提高了竹集成材超分辨率图像重建的真实性；提高了网络性能；重建后的图像精度高，真实性高；利用从生成器生成出的超分辨率图像中提取出的信息对生成器模型进行二次检验，该检验方法从客观角度评价了生成器的性能。
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公开(公告)号：CN113012156B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110506907.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06V10/56 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种实木板材颜色智能分类方法，包括：对实木板材图片预处理；将RGB彩色空间转换到Lab彩色空间和HSV彩色空间；获取Lab彩色空间、HSV彩色空间的颜色的一阶矩和二阶矩；使用K‑Means聚类算法对图片进行聚类；采用基于K‑Means聚类算法的主颜色提取方法对低通滤波后的实木板材图片进行主颜色提取，根据主颜色含量进行等级划分；对图片进行高通滤波，获得纹理信息，将图片划分为直纹或曲纹；给实木板材图片贴标签，制作样本集；将待分类的实木板材图片输入到训练、验证得到的最优颜色分类模型中，实现实木板材颜色分类；本发明可有效对实木板材图像颜色进行分类，且该方法不需要颜色空间量化、特征向量维数低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113158580A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110506961.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/24
Abstract: 本发明公开实木板材的一维排样方法，包括：读取经切割缺陷后的N段实木板材长度Li信息；读取需求量为bj的待排零件的长度lj信息；建立实木板材一维排样数学模型；基于改进最大最小蚁群系统的方法生成初始种群：基于改进遗传算法多次迭代得到最优排样方案；将改进遗传算法得到的迭代最优解进行记录；根据记录中的至今最优解自适应更新信息素的界限；采用动态混合策略进行信息素更新。本发明克服了随机选择的盲目性；加快了蚁群系统的收敛速度，提高了求解速率，排样时间快，利用率高；有助于维持种群多样性，减少局部最优和早熟问题的出现，增强了算法的全局搜索能力；采用迭代最优解和全局最优解的动态混合策略，有助于增强算法合理引导搜索的能力。
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公开(公告)号：CN112837284B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202110115987.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法，包括以下步骤：(1)、采集不同螺栓旋转角度图片，将不同螺栓旋转角度图片作为训练集数据；(2)、采用训练集数据对Single Shot MultiBox Detector(SSD)深度学习网络进行训练，得到SSD训练模型；(3)、通过SSD训练模型对待测螺栓的图片进行检测，识别出螺栓的松动角度。本发明能够有效地解决螺栓连接结构的松动角度识别检测问题。松动角度检测准确，研究表明，本发明方法在实施成本和识别角度精度上都有比较良好的表现。
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公开(公告)号：CN112837284A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110115987.1
申请日：2021-01-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的螺栓松动小角度检测方法，包括以下步骤：(1)、采集不同螺栓旋转角度图片，将不同螺栓旋转角度图片作为训练集数据；(2)、采用训练集数据对Single Shot MultiBox Detector(SSD)深度学习网络进行训练，得到SSD训练模型；(3)、通过SSD训练模型对待测螺栓的图片进行检测，识别出螺栓的松动角度。本发明能够有效地解决螺栓连接结构的松动角度识别检测问题。松动角度检测准确，研究表明，本发明方法在实施成本和识别角度精度上都有比较良好的表现。
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公开(公告)号：CN210590725U
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201920789219.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 南京林业大学
IPC: B30B15/02
Abstract: 本实用新型公开了一种可自由调节载荷的单向支撑装置，其特征在于：所述的中心杆上端为平面圆柱台阶且中心杆中间为圆柱与圆锥相间的周期性台阶，中心杆下端为带有螺纹的光杆且中心杆底部通过螺纹连接安装在底板的中心孔里，后分瓣承压板安装在前分瓣承压板的后侧面上且后分瓣承压板和前分瓣承压板组合成圆环状承压环，拉伸弹簧后端挂在后固定销上且拉伸弹簧前端挂在前固定销上，中心杆顶端安装在后分瓣承压板和前分瓣承压板组合而成的中心阶梯孔里，防尘罩顶端固定安装在后分瓣承压板和前分瓣承压板底部且防尘罩底部固定安装在底板顶面上。本实用新型结构简单，可任意调节，操作方便，通用性好且具有自锁能力。
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公开(公告)号：CN215492179U
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202120448774.6
申请日：2021-03-02
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01L5/24
Abstract: 本实用新型公开了一种基于压电效应的实时螺栓预紧力检测装置，包括压电陶瓷组件壳体、压电元器件、第一指示灯、第二指示灯、第三指示灯、放大电路模块、控制模块，电源模块。压电陶瓷组件壳体用于安装其他元件，压电元器件布置在压电陶瓷组件壳体的环形凹槽内，指示灯均匀布置在压电陶瓷组件壳体外侧表面，分别用于指示连接过程中过载情况是否发生，指示螺栓连接是否发生松动，指示检测装置是否正常工作，放大电路模块、控制模块与电源模块安置于压电陶瓷组件壳体内侧凹槽内。本实用新型螺栓预紧力检测装置通过指示灯显示螺栓预紧力状况，有效地了解螺栓连接的状态，便于实时监测，该装置结构简单，且外形仍为标准尺寸系列，便于拆卸等操作。
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