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公开(公告)号：CN108898589B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN201810648108.X
申请日：2018-06-19
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于高速机器视觉的过滤棒爆珠智能检测方法，包括如下步骤：在自动化生产线传送带待测工位处设置高速工业相机，拍摄感兴趣区域内爆珠灰度图像，读入工业计算机内存；针对爆珠成像特点采用对比区域投影直方图、稀疏表示、和马尔科夫‑贝叶斯算法确定在感兴趣区域内是否有合格数量的爆珠。本发明提出的机器视觉智能检测方法通过对目标区域内添加爆珠数量的多种情况进行分析，在保证了爆珠高速添加的同时准确识别填装数量，可普遍适用于烟草行业。
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公开(公告)号：CN108898589A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810648108.X
申请日：2018-06-19
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于高速机器视觉的过滤棒爆珠智能检测方法，包括如下步骤：在自动化生产线传送带待测工位处设置高速工业相机，拍摄感兴趣区域内爆珠灰度图像，读入工业计算机内存；针对爆珠成像特点采用对比区域投影直方图、稀疏表示、和马尔科夫-贝叶斯算法确定在感兴趣区域内是否有合格数量的爆珠。本发明提出的机器视觉智能检测方法通过对目标区域内添加爆珠数量的多种情况进行分析，在保证了爆珠高速添加的同时准确识别填装数量，可普遍适用于烟草行业。
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公开(公告)号：CN107153876A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710380571.6
申请日：2017-05-25
申请人： 南通大学 , 南通先进通信技术研究院有限公司
CPC分类号： G06N5/022 , G06T7/33 , G06T7/80 , H04N5/2353
摘要： 本发明公开了一种基于专家规则的机器视觉快门自整定智能控制方法：第一步骤初始化，用于完成工业相机初始参数设定；第二步骤图像采集，获取灰度图像；第三步骤图像预处理，获取目标区域图像。第四步骤特征提取，获取待检测目标位置偏移量特征；第五步骤快门自整定专家控制，将位置偏移量特征参数与专家规则中的参数进行对比，经过专家系统推理机得到目标位置偏移量；第六步骤输出待检测目标位置偏移量，并动态更新快门延迟时间。本发明能够克服工业流水线运行速度波动情况，通过采用待检测目标图像特征和专家控制技术来自整定快门延迟时间，进而改变待检测目标在图像中的位置偏移量，获取待检测目标的正确位置，完成了工业相机精确抓拍，提高了工业相机快门控制准确度。
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公开(公告)号：CN111523535B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010252859.7
申请日：2020-04-01
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06T7/66 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T3/40
摘要： 本发明公开了基于机器视觉与深度学习的类圆对象识别计数检测算法，包括采用工业相机对所要统计的滤棒对象的垂直截面图像进行采集；从获得的图像中利用自适应阈值二值化和FindContours()函数获得滤棒对象的感兴趣区域；将获得的感兴趣区域切成a个A*A像素子图；将获得的a个A*A像素子图放入改进的SAA‑unet模型中进行训练；将训练完的a个A*A像素子图进行复原，重新获得感兴趣区域；再将重新获得的感兴趣区域进行滤棒对象的统计计数，本发明加入了SAA‑unet数学理论、结构构造原理来提高检测的效率的计数检测方法，更为高效与智能，解决了人工计数高强度作业，工作效率低，误差大等容易出错的问题，算法准确率高达98.7%。
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公开(公告)号：CN111523535A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010252859.7
申请日：2020-04-01
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06K9/32 , G06K9/34 , G06K9/38 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06T7/66 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T3/40
摘要： 本发明公开了基于机器视觉与深度学习的类圆对象识别计数检测算法，包括采用工业相机对所要统计的滤棒对象的垂直截面图像进行采集；从获得的图像中利用自适应阈值二值化和FindContours()函数获得滤棒对象的感兴趣区域；将获得的感兴趣区域切成a个A*A像素子图；将获得的a个A*A像素子图放入改进的SAA‑unet模型中进行训练；将训练完的a个A*A像素子图进行复原，重新获得感兴趣区域；再将重新获得的感兴趣区域进行滤棒对象的统计计数，本发明加入了SAA‑unet数学理论、结构构造原理来提高检测的效率的计数检测方法，更为高效与智能，解决了人工计数高强度作业，工作效率低，误差大等容易出错的问题，算法准确率高达98.7%。
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公开(公告)号：CN110110634A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910347578.7
申请日：2019-04-28
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的病理图像多染色分离方法，包括以下步骤：(1)对病理染色图像进行光密度变换，得到原始病理染色图像的光密度矩阵；(2)将步骤(1)得到的光密度矩阵构建ResU-Net模型；(3)对步骤(2)得到的ResU-Net模型进行训练；(4)通过经步骤(3)训练后的ResU-Net模型进行图像染色分离。该方法能够对原图像进行像素级分析，更好的分离图像中同一类组织，从而提高染色分离性能。
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公开(公告)号：CN106529551A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610944450.5
申请日：2016-11-02
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种面向包装行业的类圆对象智能识别计数检测算法，通过工业相机采集的图像获得类圆对象所在的有效区域；图像预处理方法包含：采用中值滤波算法去除原始图像噪声，利用自适应局部二值算法获得图像去噪后的二值化图像；几何特征提取包含四次检测，第一次检测：检测二值化后面积正常的类圆对象；第二次检测：检测第一次检测后剩余有缺陷的类圆对象；第三次检测：检测凹凸不平区域的类圆对象；第四次检测：检测边界可能存在的类圆对象。利用此发明可以将类圆立体对象的计数准确度提高，并且对包装条件要求低、检测鲁棒性强，同时能够实现迅速、实时的快速在线监测，可以用于各种类圆对象检测。
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公开(公告)号：CN105570510A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410620551.8
申请日：2014-11-06
申请人： 南通大学
IPC分类号： F16K31/04
摘要： 本发明公开了一种船用电液式阀门智能控制器，包括微控制器、can隔离芯片a、can收发器a、存储器，所述can隔离芯片a分别连接微控制器和can收发器a，所述存储器连接微控制器，其特征在于还包括电流采集器、角度传感器、温度采集器、压力采集器、电机控制器、显示器，所述电流采集器、角度传感器、温度采集器、压力采集器、电机控制器、显示器均连接于微控制器。本发明较现有技术而言优点为：采用CAN冗余设计，可以利用can总线与其他智能控制器构成高可靠性的通信网络系统。控制器采用的是高度集成的方案设计，可以与电液式驱动头联为一体。
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公开(公告)号：CN111507992B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010317512.6
申请日：2020-04-21
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种基于内外应力的低分化腺体分割方法，包括以下步骤：1)、基于ResUnet架构对病理组织染色图像进行染色分离，得到苏木精通道与背景通道图像；2)、基于改进符号压力函数的变分水平集图像分割算法从背景通道图像中分割腺体流明区域；3)、将苏木精通道图作为SC‑CNN输入特征，得到上皮细胞区域边界，即上皮细胞核构成的腺边界；4)、基于最小惯性轴及链码的图形形状描述方法根据流明形状特征对腺体轮廓进行绘制。本发明使得H&E染色图像中包含信息更加独立且易于识别，以处理染色强度不均匀以及染色差异不明显的情况，开发并组合了一组新的分割腺体轮廓的特征，明确提出了一种流明和腺体外轮阔形状特征的表示方法。
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公开(公告)号：CN102662373B
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201210143358.0
申请日：2012-05-10
申请人： 南通大学
IPC分类号： G05B19/418 , B01J2/22 , A23N17/00
摘要： 本发明公开了一种基于专家系统的环模制粒机智能控制系统，包括环模制粒机，设在调质器出口的温度传感器，设在制粒机主电机上的电流传感器以及专家控制系统，所述专家控制系统是由计算机组成的智能控制系统，其工作原理是通过采集环模制粒机的主电机电流信号和调质器出口温度信号，经专家控制系统的特征辨识信息处理、推理机以及相应的控制规则，得到对应的控制信号，分别控制环模制粒机的蒸汽量和喂料量。本发明的优点在于不受调质器入口物料的影响，同时可以进行合理的蒸汽量调节和饲料量调节，在保证制粒的质量的同时又使得制粒机电机处于满功率运行状态，实现制粒机的最佳生产效益，既节约能源又能有效避免制粒机堵机现象。
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