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公开(公告)号：CN112884768B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
摘要： 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN110370649A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910626520.6
申请日：2019-07-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/393 , B33Y50/02
摘要： 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种3D打印设备的在线监测装置，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括信号采集模块、信号处理模块、特征提取模块、监测模块、知识库模块；通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取频谱特征；基于各预设部件的频谱特征，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN112884768A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110337787.0
申请日：2021-03-30
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
摘要： 本发明属于3D打印领域，具体涉及一种基于神经网络的3D打印在线质量监测方法、系统、装置，旨在解决现有的缺陷检测方法只能检测特定的缺陷形状，且缺陷检测精度低的问题。本发明方法包括：采集三维物体在3D打印过程中的图像，作为输入图像；采用预训练的缺陷分割网络获取输入图像中各像素的类别；统计输入图像中各类别缺陷对应的像素数，并结合预获取的相机内参，计算输入图像中缺陷部位的面积；判断面积是否大于设定的阈值，若是，则启动质量监测警报，否则继续采集3D打印过程中的图像。本发明可以灵活的识别不同类别与形状的3D打印缺陷，降低了误检率，提高了缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN110370649B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910626520.6
申请日：2019-07-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/393 , B33Y50/02
摘要： 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种3D打印设备的在线监测装置，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括信号采集模块、信号处理模块、特征提取模块、监测模块、知识库模块；通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取频谱特征；基于各预设部件的频谱特征，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN113400652A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110685044.2
申请日：2019-07-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/393 , B33Y50/02
摘要： 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种基于振动信号的3D打印机监测与诊断知识库装置、系统，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取时频信息数据；基于时频信息数据，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型；存储3D打印设备新增样本和初始样本。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN113400652B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110685044.2
申请日：2019-07-11
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： B29C64/393 , B33Y50/02
摘要： 本发明属于3D打印设备技术领域，具体涉及一种基于振动信号的3D打印机监测与诊断知识库装置、系统，旨在为了解决在3D打印设备异常工作状态早期无法识别异常状态，从而导致严重故障对设备造成不可修复的损害的问题。本发明包括通过振动传感器采集3D打印设备运行时预设部件的振动信号；将所采集到的各预设部件振动信号由模拟信号转换为数字信号并提取时频信息数据；基于时频信息数据，通过比对分析模型获取预设部件的工作状态类型；存储3D打印设备新增样本和初始样本。本发明在异常工作状态早期进行状态识别和打印设备停机保护，避免了严重故障对设备造成不可修复的损害；并在故障发生时及时判别故障类别和故障发生位置。
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公开(公告)号：CN110532907B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN201910748649.4
申请日：2019-08-14
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： G06V40/16 , G06V20/64 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G16H30/20 , G16H50/20
摘要： 本发明属于图像识别及中医体质分类领域，具体涉及了一种基于面象和舌象双模态特征提取的中医人体体质分类方法、系统、装置，旨在解决现有技术体质分类结果准确率不能达到预期的问题。本发明方法包括：对获取的二维人脸、舌象图像归一化，对获取的三维人脸图像进行3D人脸识别预处理、自组织映射、k‑最邻近操作；提取处理后的二维图像的颜色特征、纹理特征，三维数据的几何特征；将特征融合并降维；采用DAG‑SVM多类分类模型获得对应的体质类别。本发明结合二维和三维数据的特征，在一些疾病的诊断中能够收集到更多角度尺度信息，提高了体质分类的准确率，从而提高了疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN110703802A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911065609.6
申请日：2019-11-04
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明属于无人机及桥梁检测技术领域，具体涉及了一种基于多无人机协同作业的桥梁自动检测方法及系统，旨在解决传统桥梁检测操作难度大，而单架无人机耗时长、错误率高的问题。本发明方法包括：分析桥梁环境信息并将桥梁检测任务划分为多个子任务；获取任务分群优化函数，划分子任务群；分别规划子任务群对应的无人机航迹，并将子任务群分配给相应无人机；将无人机拍摄的照片传输至图像处理单元提取桥梁病害特征，生成桥梁病害报告。本发明根据不同的桥梁任务，设计不同的拍摄方案，通过多架无人机相互协作进行桥梁检测，各无人机同时执行不同的子任务，并且采用余度容错技术进行异常补救，效率高、任务连续性和完整性高、精度高、错误率低。
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公开(公告)号：CN110532907A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910748649.4
申请日：2019-08-14
申请人： 中国科学院自动化研究所 , 东莞中国科学院云计算产业技术创新与育成中心
摘要： 本发明属于图像识别及中医体质分类领域，具体涉及了一种基于面象和舌象双模态特征提取的中医人体体质分类方法、系统、装置，旨在解决现有技术体质分类结果准确率不能达到预期的问题。本发明方法包括：对获取的二维人脸、舌象图像归一化，对获取的三维人脸图像进行3D人脸识别预处理、自组织映射、k-最邻近操作；提取处理后的二维图像的颜色特征、纹理特征，三维数据的几何特征；将特征融合并降维；采用DAG-SVM多类分类模型获得对应的体质类别。本发明结合二维和三维数据的特征，在一些疾病的诊断中能够收集到更多角度尺度信息，提高了体质分类的准确率，从而提高了疾病诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN108987788A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810909250.5
申请日：2018-08-10
IPC分类号： H01M10/04 , H01M10/058
摘要： 本发明涉及一种石墨烯电池的3D打印设备，包括固定机构、连接固定机构的供料机构及连接供料机构的打印机构；固定机构包括基板、连接基板的工作台及连接基板的支撑件；供料机构包括储料件及连接储料件的至少两输料管；储料件设置于支撑件的一端，该储料件设有至少两供料室，各输料管连接对应的供料室；打印机构包括横向转换器及连接横向转换器的若干喷头；各喷头连接对应的输料管。本设备通过横向转换器实现喷头转换，使各喷头工作时始终处于同一打印轴线，确保打印精度；通过供料室、输料管及喷头一一对应，避免混料；通过控制电池厚度和形状，实现同一设备制备不同结构、不同精度的电池，从而降低生产成本，提高制造效率。
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