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公开(公告)号：CN115496781A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211268651.X
申请日：2022-10-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种级联注意力机制的PWC‑Net的示踪粒子图像速度场分析方法，采用监督学习的方式解决从2‑D示踪粒子图像中提取速度场的问题；该方法包括：准备示踪粒子图像数据集、搭建光流神经网络模型、读取示踪粒子图像、预处理、网络运行；网络模型是以PWC‑Net为主框架，结合注意力机制的光流神经网络，通过训练得到光流神经网络模型，其输入是两帧示踪粒子图像，输出是示踪粒子图像上每个像素点的速度矢量场。应用本发明，可以从示踪粒子图像中获取高分辨率、较高精度的速度场，同时能提高示踪粒子图像速度场分析的运算效率。
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公开(公告)号：CN113916892B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111146179.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于多目视觉的刹车盘涂胶缺陷检测装置及方法，检测装置由棋盘格标定板、照明模块、成像模块和主控单元组成；棋盘格标定板用于求取多个相机之间的变换矩阵；照明模块用于为检测时提供照明；成像模块用于采集所需检测的刹车盘图像以及滤除自然光的影响，通过支架用于调整相机位置和角度；主控单元用于控制照明模块、成像模块，将采集到的图像进行缺陷的检测与定位，并通过IO卡与PLC通信，接受待检信号、传输检测结果，进而控制流水线上的生产。本发明实现流水线上刹车盘涂胶缺陷的在线自动化检测，弥补了人工检查的不足，缺陷识别精度高，漏检和误检率低，检测速度快，保证了刹车盘的涂胶质量和生产效率。
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公开(公告)号：CN111638179A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010544270.4
申请日：2020-06-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01N19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像传感的测量固体材料热膨胀系数的装置和方法，装置由长工作距离显微系统、调节装置、照明和指示光源、高低温箱、标定板和测量控制系统组成；长工作距离显微系统用于测量不同长度的待测对象；调节装置用于固定长工作距离显微系统和调节长工作距离显微系统的高低、水平方向上的位置以及俯仰角；照明和指示光源用于测量时的照明和调节时的指示；高低温箱用于调节箱内温度；标定板用于计算图像上像素长度与实际物理长度的换算关系；测量控制系统用于开启和关闭照明光源，自动控制高低温箱的温度，显示和保存通过长工作距离显微系统拍摄到的图像，并能自动计算热膨胀系数和保存测量数据。本发明测量条件的限制较小，可用于不同大小材料的测量。
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公开(公告)号：CN107525945B
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201710726837.8
申请日：2017-08-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01P5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于集成成像技术的3D‑3C粒子图像测速系统及方法。该系统包括激光器、激光扩束准直系统、三维流场测速箱、相机阵列、计算机、平面标定板、精密电控平移台。方法为：将平面标定板置于三维流场测速箱内，对相机阵列进行标定；将示踪粒子置于三维流场测速箱内，采用相机阵列从不同角度对示踪粒子成像；将相机阵列的相机图像重投影到世界坐标系中Z已知的平面上，产生重聚焦图像；通过等间隔改变Z值，得出重聚焦图像序列并进行离散化，把灰度值存储到离散化网格中；运用基于移动窗口梯度变换的方法，提取不同深度区域的示踪粒子点，并确定示踪粒子点位置，从而重建出示踪粒子场。本发明精度高，运算速度快，能够高度还原流场的细节部分。
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公开(公告)号：CN107525945A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710726837.8
申请日：2017-08-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01P5/20
CPC classification number: G01P5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于集成成像技术的3D-3C粒子图像测速系统及方法。该系统包括激光器、激光扩束准直系统、三维流场测速箱、相机阵列、计算机、平面标定板、精密电控平移台。方法为：将平面标定板置于三维流场测速箱内，对相机阵列进行标定；将示踪粒子置于三维流场测速箱内，采用相机阵列从不同角度对示踪粒子成像；将相机阵列的相机图像重投影到世界坐标系中Z已知的平面上，产生重聚焦图像；通过等间隔改变Z值，得出重聚焦图像序列并进行离散化，把灰度值存储到离散化网格中；运用基于移动窗口梯度变换的方法，提取不同深度区域的示踪粒子点，并确定示踪粒子点位置，从而重建出示踪粒子场。本发明精度高，运算速度快，能够高度还原流场的细节部分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114202618B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111545073.5
申请日：2021-12-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法，包括以下步骤：将有限角度燃烧火焰场投影图的一维投影数据作为输入数据；燃烧火焰场的物理三维结构特征分布作为约束火焰场重建结果的先验知识，将其以正则项引入损失函数；基于该损失函数对残差网络进行训练；通过训练建立优化的残差网络模型，对有限角度燃烧火焰场实现高精度三维重建。本发明构建的残差网络模型能够实现火焰燃烧场在投影角度受限条件下的火焰发射层析三维重建，和传统的代数迭代类算法（ART）重建结果相比，基于物理约束的残差网络模型在角度受限条件下所得到的重建结果具有更高的重建精度，并且在计算时间上具有优越性，重建速率更快。
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公开(公告)号：CN119554980A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411458083.9
申请日：2024-10-18
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机械臂的多目视觉汽车法兰盘螺纹检测装置和方法，检测装置由标定物、照明模块、成像模块和控制模块组成；所述标定物为棋盘格标定板，用于求解相机之间的变换矩阵以及相机与机械臂之间的变换矩阵；照明模块为LED红外光源和光源控制器组成，用于为检测时提供照明；成像模块由工业相机和机械臂组成，通过工业相机采集所需法兰盘螺纹的图像；控制模块用于控制成像模块，通过起始位置采集到的法兰盘图像通过图像处理来实现螺纹的检测与定位，并通过定位的结果带动机械臂完成内螺纹参数测量，传输检测结果。本发明实现流水线上汽车法兰盘螺纹孔的自动化检测，装置简易，漏检和误检率低，保证了法兰盘的生产质量与效率。
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公开(公告)号：CN115035241B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210530843.7
申请日：2022-05-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于局部基函数的多方向三维背景纹影层析重建装置及方法，本发明基于背景纹影技术，通过对比有流场和无流场时的背景图像得到背景图像上每个点在流场影响下的偏移，从而进行流场重建；多方向三维背景纹影层析重建装置包含背景板图案、背景纹影图像采集模块以及测量区域，装置简单、易于装调并且测量范围大，有力地支持了背景纹影技术的数据采集和后续的重建。本发明还公开了基于局部基函数的三维背景纹影层析重建方法，其通过建立基于局部基函数的背景纹影投影矩阵，并在代数重建求解过程中使用全变差正则化对结果进行约束，可以定量求解出三维空间区域中的折射率分布，进而可以得到密度分布和温度等参数。
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公开(公告)号：CN110379015B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201910517691.5
申请日：2019-06-14
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的火焰场快速监测装置及方法，监测装置包括多方向投影采集装置、基于MART的三维重建模块和卷积神经网络监测模块，其中多方向投影装置从12个间隔为15°的不同方向用相机对待测火焰场进行空间位置参数和相距进行标定，并对火焰图像进行采集；基于MART的三维重建模块将采集到的12个方向的图像进行三维重建，之后将重建结果输入卷积神经网络进行训练，最终得到火焰场形貌的监测结果。本发明相比于原有的代数迭代重建算法，在完成对卷积神经网络的训练后，能够迅速、准确的重建出火焰场的形貌结构，无需人为干预迭代次数。
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公开(公告)号：CN115564718A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211176408.5
申请日：2022-09-26
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/147 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/50 , G06V10/60 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于多目视觉的曲轴端面法兰盘螺纹检测装置及方法，检测装置由光学系统、信号处理系统和交互界面组成，光学系统包括照明模块、工业相机和工业镜头；工业相机采集流水线上的法兰盘图像；信号处理系统利用深度学习技术定位螺纹孔，依照角度确定待识别螺纹的边缘相机校正图像，通过线性支持向量机判定是否存在螺纹；交互界面用于实现装置的开闭、相机标定单应性矩阵的计算、检测结果的存取、算法参数和相机曝光参数的修改。本发明基于深度学习方法定位螺纹孔、基于机器学习方法判定螺纹的有无，有效提升了螺纹检测的准确率。
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