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公开(公告)号：CN116958783A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310916579.5
申请日：2023-07-24
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了基于深度残差二维随机配置网络的轻量型图像识别方法，涉及快速建模识别方法领域，包括以下步骤：S1：获取图像数据集；S2：逐层建立轻量型图像识别网络；S3：设置每层容差为建立新层的条件，并构建残差连接作为新层输入。本发明采用上述步骤，使用图像直接作为建模数据，保留图像的完整空间位置信息，引入深度残差随机配置神经网络，克服了单层网络学习能力不足和网络随着层数加深导致原始信息丢失的问题，并且在深度残差随机配置神经网络的层数和每层节点设置上，采用自适应算法设置，达到根据任务复杂度自动选择层数和每层节点数，克服了现有方法需要反复实验和先验经验来调整层数和节点数的缺点，大大提高了效率和实用性。
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公开(公告)号：CN116188298B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211687031.X
申请日：2022-12-27
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，将摄像头放入孔洞中并向内推进；从采集视频中的选取两帧图像图一和图二，将图二中轴心角二调整至与图一中的轴心角一的角度相同；将轴心角一和轴心角二均调整至角度为零；调整后的图一和图二计算运动半径比一，同理得到运动半径比二；根据运动半径比一得到轴心距半径比一，同理得到轴心距半径比二；根据轴心距半径比一和轴心距半径比二矫正得到图三和图四；得到矫正后无畸变图像展开得到无失真展开图像。本发明采用上述内容的一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，通过运动轨迹来计算每一帧图片的矫正参数，利用边缘而非中心的像素，精度高鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN117237391A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311179156.6
申请日：2023-09-12
申请人： 中国矿业大学 , 山东玲珑机电有限公司 , 广西玲珑轮胎有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司 , 中泰信合智能科技有限公司 , 湖北玲珑轮胎有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的轮廓检测方法，涉及工业检测技术领域，包括以下步骤：S1：图片拼接，通过线阵相机获取图片，将左侧相机和右侧相机获取到的所有图片进行纵向拼接，消除偏差后拼接得到大图；S2：图像增强，得到完整的大图后，使用伽马变换增强图像；S3：得到增强后的图片后，进行亚边缘提取，获取所有轮廓边缘点坐标；S4：根据获取的轮廓边缘点坐标，去除噪声；S5：完善边缘点坐标。S6：完整遍历一个周期后，得到一系列轮廓点坐标，根据离散点坐标获取当前物体的位置和姿态以及尺寸信息；本发明采用上述的一种基于机器视觉的轮廓检测方法，解决了轮廓线不完整，轮廓线有重影且只针对一块物体进行检测的问题。
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公开(公告)号：CN116188298A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211687031.X
申请日：2022-12-27
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，将摄像头放入孔洞中并向内推进；从采集视频中的选取两帧图像图一和图二，将图二中轴心角二调整至与图一中的轴心角一的角度相同；将轴心角一和轴心角二均调整至角度为零；调整后的图一和图二计算运动半径比一，同理得到运动半径比二；根据运动半径比一得到轴心距半径比一，同理得到轴心距半径比二；根据轴心距半径比一和轴心距半径比二矫正得到图三和图四；得到矫正后无畸变图像展开得到无失真展开图像。本发明采用上述内容的一种有中心偏移的钻孔内壁环形图像无失真展开方法，通过运动轨迹来计算每一帧图片的矫正参数，利用边缘而非中心的像素，精度高鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN117929410A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410111800.4
申请日：2024-01-26
申请人： 中国矿业大学 , 德州玲珑轮胎有限公司 , 山东摩西网络科技有限公司
IPC分类号： G01N21/95 , G01N21/954 , G01N21/01 , G01M17/02 , G06T7/00 , G06T19/20 , G06V10/46 , G06V10/75
摘要： 本发明公开了一种轮胎内部瑕疵检测设备与方法，属于轮胎检测设备技术领域，包括轮胎输送装置、轮胎检测装置和控制系统，所述轮胎检测装置包括外表面检测组件和内表面检测组件，所述外表面检测组件包括扫描仪，所述扫描仪安装在第一支架上，所述第一支架与升降杆连接。本发明采用上述的一种轮胎内部瑕疵检测设备与方法，能够全方位、高效、精准地检测轮胎内部，有效节约成本，节省人力，方便操作，易于控制，提高了检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN116958783B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310916579.5
申请日：2023-07-24
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本发明公开了基于深度残差二维随机配置网络的轻量型图像识别方法，涉及快速建模识别方法领域，包括以下步骤：S1：获取图像数据集；S2：逐层建立轻量型图像识别网络；S3：设置每层容差为建立新层的条件，并构建残差连接作为新层输入。本发明采用上述步骤，使用图像直接作为建模数据，保留图像的完整空间位置信息，引入深度残差随机配置神经网络，克服了单层网络学习能力不足和网络随着层数加深导致原始信息丢失的问题，并且在深度残差随机配置神经网络的层数和每层节点设置上，采用自适应算法设置，达到根据任务复杂度自动选择层数和每层节点数，克服了现有方法需要反复实验和先验经验来调整层数和节点数的缺点，大大提高了效率和
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公开(公告)号：CN201853179U
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201020621154.X
申请日：2010-11-22
申请人： 中国矿业大学
摘要： 本实用新型涉及一种防尘散热机箱。该机箱主要由机箱主体、出风风扇、进风风扇和防尘护板组成；该机箱有一个盒形的机箱主体，在机箱底部安装有与机箱主体底部相吻合的板型的可拆卸的防尘护板，防尘护板上方安装有与机箱主体固定连接的风扇支架，进风风扇固定安装在风扇支架上，在机箱主体一侧固定安装有出风风扇。进风风扇与出风风扇的电源由主板电源供应。该种机箱对原有机箱改进简单，成本低，并且对机箱防尘起到十分大的作用，对机箱的散热也起到一定作用，由于防尘护板的拆装方便，对于机箱的清洁也很有益。
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