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公开(公告)号：CN114167826B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111424681.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及铸造生产过程状态监测领域，特别是涉及一种用于铸造生产过程混合多变量的监控方法，一方面提供一种铸造生产离线监控模型建立方法，包括数据采集步骤：采集铸造过程工序正常运行的历史数据作为样本数据，对样本数据进行预处理，得到处理数据；数据降维步骤：采用核主元分析方法对处理数据进行降维处理；数据描述步骤：采用SVDD对得分矩阵进行超球体描述，另一方面提供一种基于上述模型的混合多变量的监控方法，用于铸造生产过程，包括样本监测步骤、样本降维步骤、样本描述步骤和对比判别步骤，判别工序是否处于正常状态。本发明解决了铸造过程中变量监控单一，无法监控铸造过程中存在高度相关性的多性能指标和过程变量的问题。
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公开(公告)号：CN113962102B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111266826.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种钢铁生产全流程碳排放数字化仿真方法，属于钢铁生产节能减排领域，根据钢铁实际生产工序流程，确定各个不同工序流程的钢铁生产碳素流图，根据各个不同工序流程的输入、输出物料的数据，计算各个不同工序流程的物料输入与输出的差值，获得各个不同工序流程的碳排放，将各个不同工序流程的碳排放进行累加，获得碳排放模型并进行数字化仿真，各个不同工序流程包括五个传统生产工序及一个工业生产环节，五个传统生产工序是指炼焦工序、烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序，一个工业生产环节包括五个传统生产工序中溶剂消耗过程、电极消耗过程和降碳过程。本发明方法能与钢铁生产流程再造结合，具有理论指导和工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116822341B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310695758.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于三维铸件模型特征提取的缺陷预测方法及系统，属于铸造产品质量预测领域，方法包括：采用预设规格的包容体作为铸型将三维待测铸件包裹，构建三维待测铸件模型，并对三维待测铸件模型进行网格剖分，获取三维待测铸件数组；将三维待测铸件数组输入至训练好的3D‑DCAE模型中，经过三维卷积层和池化层，获取四个三维形貌矩阵；将三维形貌矩阵中每个元素离中心点元素之间的距离与元素值相乘后求和，获取各三维形貌矩阵对应的矩阵特征值；将金属液浇注温度、浇注速度和金属液中的工艺参数与三维形貌矩阵对应的矩阵特征值作为缺陷预测神经网络的输入，引入代价敏感学习进行缺陷预测。本发明解决了预测模型泛化能力弱问题。
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公开(公告)号：CN117332464A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311272856.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于铸造工艺缺陷预测相关技术领域，其公开了一种合金铸件孔松预测方法、系统、电子设备及存储介质，预测方法包括：构建浇注系统三维模型，初始化浇注系统；搜索连通液相区；将连通液相区进行单元格划分，计算金属液流经任一单元格的压强损失，并计算任一单元格的最小压强损失路径以及对应的最小压强损失值；将水头与最小压强损失值的差值作为孤立液相区搜索的边界判据，搜索孤立液相区；根据孤立液相区的演变趋势，计算孤立液相区的收缩增量并分配至孤立液相区区域形成孔松；更新各区域液相率，转到步骤二。本发明在预测孔松分布的过程中考虑了金属液流动时实时压强损失的影响，能够更加精准的实现对孔松分布的预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN116822342A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310700353.1
申请日：2023-06-13
Applicant: 华中科技大学 , 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明属于激光切割相关技术领域，并公开了一种锆合金激光切割的工艺识别与性能预测方法，包括：采集切割样品在多种工艺参数下的切割面图像，并从中提取特征参数L、H和θ；对切割样品进行粗糙度检测并划分粗糙度等级；构建用于工艺参数检校和粗糙度等级预测的数据集；采用DBSCAN密度聚类算法，构建包含工艺参数检校和粗糙度等级预测的关系模型；输入待测样品特征参数，利用关系模型对工艺参数和粗糙度等级进行预测，并依据预测结果判断待测样品工艺参数是否偏离设定值。通过本发明，能够以快捷、高精准度的方式完成锆合金激光切割的工艺参数检校与粗糙度等级预测，实现对整个激光切割过程中工艺波动的有效防控，同时对成品切割异常实现有效追溯。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116481466A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310407621.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了基于滚珠的探伤图像比例尺计算辅助装置、方法和系统，属于铸造产品质量检测领域。本发明通过获取有完整滚珠影像的探伤图像，轮廓提取得到其影像轮廓的直径，其与滚珠真实直径的比值，作为探伤图像的比例尺，从而实时地、便捷地获得每张检测图像的比例尺信息，在实际生产中及时有效，提高了铸件的生产效率，根据比例尺可优化相关缺陷评级算法，提高评级的准确性。
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公开(公告)号：CN116452873A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310419719.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/764 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/62
Abstract: 本发明属于缺陷检测技术领域，并提供了一种基于多维特征分析的气孔与低密度夹杂分类方法，包括以下步骤：采集待分析区域的子图像；构建多维特征判别指标，并基于多维特征判别指标获取每个维度下子图像的缺陷判别结果，特征判别指标包括边缘曲率、灰度分布、缺陷外框长宽比和缺陷面积及其最大周长平方的比，缺陷判别结果为气孔或低密度夹杂；对所有维度对应的缺陷判别结果分类汇总，获得气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷，对各个维度分配特定权重，并基于特定权重分别计算气孔类缺陷和低密度夹杂类缺陷对应的判别系数，比对判别系数的大小，判别系数较大的缺陷类别即为待分析区域的最终缺陷类别。本发明的缺陷判别准确性更高。
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公开(公告)号：CN115713622A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211446602.0
申请日：2022-11-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于三维模型和探伤图像的铸件缺陷检测方法及系统，包括：基于虚拟射线成像系统对铸件的三维模型进行射线仿真成像，得到铸件的仿真探伤图像；基于射线探伤系统对铸件进行射线成像，得到铸件的真实探伤图像；所述虚拟射线成像系统与射线探伤系统的成像参数相同，所述成像参数包括：铸件角度、射线角度及成像参数；对仿真探伤图像和真实探伤图像进行对比，确定铸件的缺陷信息；所述缺陷信息包括缺陷的形貌和位置；基于铸件的缺陷信息对缺陷进行分类。本发明通过无缺陷仿真探伤图像与真实铸件探伤图像的对比法能很好的对图像中铸件结构和铸件缺陷的区域进行区分，不易将铸件结构纳入误检的范围，大大提高了铸件缺陷检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115661572A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211295843.X
申请日：2022-10-21
Applicant: 华中科技大学 , 中国兵器装备集团西南技术工程研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种铸件缺陷识别模型训练方法、缺陷识别方法、装置及系统，确定铸件X射线图像的数据集，并将数据集按照缺陷的类别划分为两个子集；其中，第一子集内图像的缺陷类型有线状缺陷和孔状缺陷，第二子集内图像的缺陷类型有缩松缺陷与高密度夹杂缺陷；基于第一网络模型对第一子集进行增广，得到第一数据集；基于第二网络模型对第二子集进行增广，得到第二数据集；将第一数据集、第二数据集以及铸件真实X射线图像数据集进行混合，并对混合后的数据集进行二次增广，得到训练集；基于训练集对神经网络进行训练，训练后得到铸件缺陷识别模型。本发明通过仿真的方式增加了训练集中缺陷形貌多样性，实现人工检测到机器检测的突破，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN115601425A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211181974.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 华中科技大学(CN) , 中国核动力研究设计院(CN)
Abstract: 本发明提供了一种DR图像不规则模糊边缘的定位方法及系统，属于机械加工领域，方法包括：将夹芯板DR图像进行直方图均衡化和中值滤波处理；采用大津法将滤波后的灰度图像转化为功能体边缘二值图像；对功能体边缘二值图像采用形态学图像处理，提取功能体边缘二值图像的边缘轮廓；通过凸包处理进行边缘轮廓的修正；构建最小宽度外接矩形。本发明实现了功能体切割边缘的自动化定位，为全自动切割生产奠定坚实基础。
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