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公开(公告)号：CN119769306A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510117771.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于冲击‑揉搓协同降损的玉米仿生组合式脱粒装置，该装置包括脱粒滚筒、顶盖、脱粒凹板和仿生脱粒元件。装置将玉米脱粒过程划分为柔性脱粒、刚柔渐变耦合脱粒和刚性脱粒三个刚柔耦合区段，通过脱粒滚筒表面不同材料和密度的仿生脱粒元件实现冲击离散、揉搓脱粒协同降损脱粒。脱粒元件沿滚筒轴向依次采用橡胶、树脂、45号钢，脱粒元件数量密度逐渐降低，以减小玉米籽粒受力，降低破碎率。其中，橡胶脱粒元件密度较大，降低脱粒损伤前提下保证前期脱净率。脱粒元件采用仿人手拇指‑鱼际肌变异弧形面结构，结合柔性冲击离散与揉搓脱粒协同仿生降损，替代传统刚性冲击，进一步减少对玉米的破坏，降低籽粒破碎率。本发明的装置能有效提高脱粒效率，同时降低玉米籽粒破碎率。
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公开(公告)号：CN119540055A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411372260.1
申请日：2024-09-29
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T3/4053 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种轻量化图像超分辨率重建方法及系统，构建了一种基于部分卷积的信息蒸馏机制模块和多尺度注意力机制模块的轻量化超分辨率神经网络；所述轻量化超分辨率神经网络包括浅层提取模块、深层特征提取模块和重建模块，所述深层特征提取模块包括五个多尺度部分卷积残蒸馏模块、连接融合层、第二卷积层、像素注意力模块、第二部分卷积层所述重建模块包括第一亚像素卷积模块、第二亚像素卷积模块和第三卷积层。本发明不仅可以有效避免通道冗余，简化特征提取过程，而且能够获得更准确的空间信息分布，并采用部分卷积来减少模块参数，实现了网络在参数和性能之间的较好平衡。
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公开(公告)号：CN119443436A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411457740.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/40 , G06F18/25 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开一种高铁车身平面喷涂全覆盖路径规划方法，包括：选定待规划的高铁平面车体，确定喷涂区域；搭建用于路径规划的栅格地图；不同灰度值表示不同栅格单元的状态、重复程度及Agent实时位置，并构成灰度状态矩阵；定义Agent行动方向；构建多层级特征聚合网络模型，作为Agent结构；Agent当前位置周围可行动栅格单元的灰度值经过计算转换为方向概率矩阵，并作用于Agent的网络输出；制定奖励函数和路径质量评价指标；在构建的喷涂环境中训练多层级特征聚合网络模型，根据路径质量评价指标，选择最优路径。本发明可以作用于任意不同尺寸，不同门窗配置的平面车体，使得喷涂覆盖率达到100％，同时保证极低的重复率。
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公开(公告)号：CN118624869A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410717997.6
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N33/24 , G01B11/00 , G01K13/00 , H04N13/271 , A01G9/02
Abstract: 本发明公开了一种蓝莓土壤检测机器人及控制方法，蓝莓土壤检测机器人包括检测小车、旋转机构、机械臂和传感器夹持机构；旋转机构放置在检测小车内，机械臂安装在旋转机构上，传感器夹持机构安装在机械臂上，传感器夹持机构包括传感器仓，齿轮，齿条和电机，电机为齿轮提供动力，齿轮与齿条啮合，齿条与传感器仓连接，齿轮转动带动齿条和传感器仓移动；便于土壤检测的花盆包括花盆本体、弹簧、盖板和合页；盖板与花盆本体用合页连接，弹簧连接盖板与花盆本体，盖板在弹簧的作用下与花盆本体贴合。本发明的检测机器人在检测时可减少对蓝莓枝叶的破坏，此外具有结构简单，成本低的优点，可以很好的替代传统的布线式检测；花盆提供了一种新的土壤检测方法，检测时可以不破化蓝莓的枝叶。
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公开(公告)号：CN116484172B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310063113.5
申请日：2023-01-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于强鲁棒性多尺度网络的机械故障诊断方法和系统，故障诊断方法包括如下步骤：获取机械设备不同健康状态下的原始振动信号；对原始振动信号进行归一化处理，并将归一化后的数据以相同的采样点数划分出训练集和测试集；构建一个由依次串接的卷积池化模块、多尺度模块和特征识别模块组成的强鲁棒性多尺度网络模型；将训练集输入到强鲁棒性多尺度网络模型中训练，并采用QHAdam优化器优化强鲁棒性多尺度网络模型；将测试集输入到训练好的强鲁棒性多尺度网络模型中进行故障诊断。该方法能够有效的提高故障诊断的精度，充分利用振动信号多尺度的性质，尤其在样本量不平衡和强噪声干扰情况下也能高效地提取故障
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116721081B
公开(公告)日：2024-01-26
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
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公开(公告)号：CN109338519B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN201811535716.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本技术提供一种长绒棉异纤检测用多级开松机，它能够在开松过程中防止长绒棉纤维扯断，快速高效地对长绒棉进行开松。它包括第一传送带、第二传送带；第一传送带、第二传送带上均设置梳齿；以传送带的送料方向为前方，梳齿成前高后低的三角形；在第一传送带上方具有第一进料箱，在第二传送带上方具有相对转动的开棉打手，开棉打手外周具有柔性梳针；在开棉打手上方与第一传送带的出料端下方之间具有第二进料箱；第一传送带的内部设置多个往复式气缸，气缸的活塞杆两端分别与第一传送带的上部内侧、下部内侧接触，气缸的活塞杆上下往复运动，使得第一传送带产生上部向上凸起后又恢复、下部恢复后又向下凸起的往复振动；相邻两个气缸的运动方向相反。
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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：CN110584164B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201911020419.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种青梅分选生产线和分选方法，包括：清洗模块、上料模块、吹干模块、下料模块、称重模块和分选模块；清洗模块包括水槽，水槽内设有倾斜斜面；上料模块包括上料传送带，上料传送带倾斜设置，且上料传送带上均匀设置有多个上料隔板；吹干模块包括筛板，筛板中低的一端伸向下料模块；下料模块包括旋转下料装置和下料传送带；称重模块包括多个称重台和称重传送带；本发明提供一种集青梅清洗、上料、吹干、下料、称重、分选为一体的青梅分选生产线，使得经过该生产线处理的青梅能够按照品质和重量进行分选，从而可以进一步对不同品质和重量的青梅进行深加工以提高青梅的经济价值；分选生产效率高，劳动成本低。
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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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