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公开(公告)号：CN116486176A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310520013.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T5/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于注意力空间金字塔池化的晶圆图故障模式识别方法，该方法结合深度卷积神经网络(DCNN)和注意力空间金字塔池化(ESPP)构建多尺度特征融合深度学习模型用于晶圆图故障模式识别。本发明基于Pytorch框架实现对晶圆图故障模式的检测识别算法，提出一个新颖的深度学习模型用于检测识别晶圆图故障模式。使用DCNN相比浅层的CNN能够更好的提取晶圆图故障特征，ESPP能够很好的解决晶圆图故障模式的类间相似性和类内相异性问题，多尺度特征融合能够将DCNN所提取晶圆图故障的浅层特征与深层特征相融合，进而可以更加准确的识别晶圆图故障模式。本发明能够提高半导体芯片制造过程中晶圆图故障模式的识别准确率，有利于提高半导体芯片生产的良率，对于国家半导体制造技术的发展具有极大的现实意义。
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公开(公告)号：CN112017229B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010925216.4
申请日：2020-09-06
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种相机相对位姿求解方法，包括通过相机采集被测物体的图像；获取所述相机的加速度和角速度以及姿态角；估算所述相机在高度方向的运动，获取所述相机在高度方向上的高度值；估算所述相机在当前的所述高度值上的姿态，获取所述相机在二维平面上的二维位姿；将所述姿态角、所述高度值和所述二维位姿进行融合计算，获得所述相机的三维位姿，针对结构化的环境，比如走廊，将一个三维空间的位置估计问题转化为一个一维和二维位置估计问题，有效减少需要处理数据量的大小。相比于传统方法，大大提高计算机的效率。
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公开(公告)号：CN115953701A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211673964.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及运动目标检测技术领域，具体涉及一种复杂背景下无人机运动目标检测方法，通过将空间注意模块和通道注意模块结合，再改变空间注意模块和通道注意模块之间的连接结构，提出了一种改进的SCAM注意力机制模块，并将该结构插入YOLOv5的网络模型中，来提高模型对特征图中运动目标与背景聚焦区域的注意，同时将原始YOLOv5的Neck网络中将自底向上特征金字塔改为自适应空间特征融合的方法；强化原模型在复杂场景下的特征提取能力和特征融合效率，从而提高复杂背景干扰下目标的检测精度，最后使用训练后的检测模型进行检测，实现复杂背景干扰下的无人机目标检测。
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公开(公告)号：CN107389017B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710757290.8
申请日：2017-08-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01B21/14
Abstract: 本发明公开了一种三点孔径测量仪，包括尺框、尺身和量杆，所述尺身滑动设于尺框内，三根长度一致的量杆圆周均布设于尺框前端，各量杆的内端铰连于尺框内，各量杆通过张合机构连接伸出尺框前端的尺身，张合机构合拢量杆至最小的孔径测量位置对应于量杆于尺框前端最大的伸出量，张合机构张开量杆至最大的孔径测量位置对应于量杆于尺框前端最小的伸出量，所述尺框上设有将尺身的回缩量转化为量杆测量孔径大小的数显装置。本发明采用三点接触测量内孔直径的方式，比传统用两点测量孔径的误差更小，精度更高，解决了“三点内测千分尺”测量范围较小的问题，较目前常用的卡尺类和千分尺类量具可测量更深孔的孔径。
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公开(公告)号：CN113450267B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110529381.2
申请日：2021-05-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的计算机视觉技术领域，尤其涉及一种可快速获取多种自然退化图像复原模型的迁移学习方法；包括如下步骤：人工合成自然退化图像通用数据集；利用自然退化图像通用数据集对深度卷积神经网络进行预训练，得到通用复原模型；采用针对特定退化现象的数据集对通用复原模型进行迁移学习，对其部分卷积层参数进行微调训练，得到特定自然退化现象的复原模型。从而可以通过重用一种预训练的通用自然退化图像复原模型，进行迁移学习，快速得到多种针对特定自然退化现象的复原模型。该方法不仅加快了训练特定复原模型的速度，节省了训练时间，减小了对大量退化数据的依赖，还能让复原模型更加鲁棒，复原效果更加稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114844784A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210372038.6
申请日：2022-04-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及软件工程技术领域，具体涉及一种可重构扫描网络的拓扑建模方法，主要流程为：读取ICL脚本、对ICL脚本进行解析获取节点拓扑信息、建立节点拓扑信息表、生成可重构扫描网络的拓扑模型。实现了自动生成可重构扫描网络拓扑模型的功能。可替代人工去根据ICL脚本的描述分析片上仪器的连接关系建立链路拓扑模型，提高片上网络链路分析的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112229342B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010961057.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种相位测量轮廓术中投影光栅的快速自校正方法，解决的是影响测量精度的技术问题，通过采用步骤一，就投影界面，使用光栅公式计算边界峰值点作为第一标定点；就参考平面畸变光栅计算光栅上下边界和条纹峰值线，通过相交线提取计算边界峰值点作为第二标定点；步骤二，根据第一标定点和第二标定点计算出投影平面与参考平面的变换矩阵H；步骤三，将参考平面的有效区域设定为标准正弦光栅，结合步骤二的变换矩阵H，逆求解出投影光栅图像，完成校正的技术方案，较好的解决了该问题，可用于相位测量中。
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公开(公告)号：CN113866126A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111214318.6
申请日：2021-10-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及金属微纳器件领域，具体涉及一种可见光波段的高FOM生化传感器，高低折射率介质层混合结构由上层的低折射率层和下层的高折射率层构成，多个高低折射率介质层混合结构依次连接，低折射率衬底设置于多个高低折射率介质层混合结构底部，石墨烯层的高折射层设置在高低折射率介质层混合结构顶部，石墨烯层本体设置在高折射层顶部，腔结构层设置在石墨烯层顶部，周期性亚波长金属光栅阵列设置在腔结构层顶部。通过优化高/低折射率高低折射率介质层混合结构的厚度、腔结构的腔长与腔宽和光栅的宽度与高度和周期性亚波长金属光栅阵列周期的结构参数以调节传感器的灵敏度和品质因数，使传感器的综合评价指标能够达到高水平。
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公开(公告)号：CN113450267A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110529381.2
申请日：2021-05-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的计算机视觉技术领域，尤其涉及一种可快速获取多种自然退化图像复原模型的迁移学习方法；包括如下步骤：人工合成自然退化图像通用数据集；利用自然退化图像通用数据集对深度卷积神经网络进行预训练，得到通用复原模型；采用针对特定退化现象的数据集对通用复原模型进行迁移学习，对其部分卷积层参数进行微调训练，得到特定自然退化现象的复原模型。从而可以通过重用一种预训练的通用自然退化图像复原模型，进行迁移学习，快速得到多种针对特定自然退化现象的复原模型。该方法不仅加快了训练特定复原模型的速度，节省了训练时间，减小了对大量退化数据的依赖，还能让复原模型更加鲁棒，复原效果更加稳定。
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公开(公告)号：CN112630874A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011620429.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G02B5/00
Abstract: 本发明公开了一种吸收光谱的吸收效果较高的基于金属微纳结构的双通道全光吸收器。该基于金属微纳结构的双通道全光吸收器，包括金属衬底；所述金属衬底上方设置有三层混合介质结构；所述混合介质结构包括高折射率介质层和低折射率介质层；所述低折射率介质层位于高折射率介质层上方；最顶层的混合介质结构上的低折射率介质层上设置有阵列分布的十字臂结构；且所述十字臂结构与低折射率介质层固定连接；最底层的混合介质结构上的高折射率介质层与金属衬底固定连接。采用该基于金属微纳结构的双通道全光吸收器，在950nm和1130nm左右时，吸收率达到99.99％以上；以达到完美吸收的效果；并且在滤波与光谱传感方面具有更广泛的应用。
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