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公开(公告)号：CN115265422B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210871414.6
申请日：2022-07-22
申请人： 扬州大学
IPC分类号： G01B11/30
摘要： 本发明公开了一种基于基准图像质量算法的粗糙度测量方法与方法，测量装置包括工作台、色块和图像采集器，工作台上侧设置有磨削样块，磨削样块的检测面朝上水平放置，光源经色块发射出的光线与磨削样块上表面的夹角为45°，图像采集器的光轴和磨削样块上表面的夹角为45°，图像采集器的光轴和光线照射在磨削样块上表面时的夹角为90°，包括以下步骤，设置N个已经标定的样块，设定拍摄次数i的初始值为1；使用相机对第i个样块进行拍摄；将i+1后的值赋给新的i；判断新的i是否超过N，若i不大于N，返回拍摄步骤，否则拍摄结束；计算每个图像的特征值，构建粗糙度的预测模型；使用本发明能实现磨削样块粗糙度的测量，精度高。
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公开(公告)号：CN113418476A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110780304.4
申请日：2021-07-09
申请人： 扬州大学
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉的磨齿齿面粗糙度测量装置与方法，包括底座，所述底座上可转动地连接有旋转平台，所述旋转平台上方设有可转动的待测齿轮；检测组件，所述检测组件包括激光发射器和图像采集器，所述激光发射器发射出的入射光线打在待测齿轮齿面上，所述图像采集器采集齿面上的表面图像；使用本发明实现磨齿齿面粗糙度的测量，检测方便，精度高。
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公开(公告)号：CN118097348A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410082190.X
申请日：2024-01-19
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了基于改进YOLOv7算法的无人船识别系统，具体涉及深度学习技术领域，用于解决现有的水上目标检测模型在YOLO算法中追求轻量化以提高检测效率所导致的图像特征过度剥离的问题，系统包括数据捕捉模块、智能学习模块、分析验证模块、决策处理模块，收集内河湖泊船舶图像数据并进行标注，利用数据集构建训练模型，对传统YOLOv7算法框架进行优化，将YOLOv7算法结构中的ELAN模块替换为DSConv‑ELAN‑REP模块，并将损失函数中的IoU度量替换为NWD度量，根据环境背景复杂程度与训练模型中下采样缩放倍数之积来衡量环境背景复杂程度对下采样中特征剥离的深度，通过构建评估模型，衡量训练模型修正效率，并进行比对验证，能够确保检测效率与准确性的平衡，减轻工作人员负担。
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公开(公告)号：CN115265422A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210871414.6
申请日：2022-07-22
申请人： 扬州大学
IPC分类号： G01B11/30
摘要： 本发明公开了一种基于基准图像质量算法的粗糙度测量方法与方法，测量装置包括工作台、色块和图像采集器，工作台上侧设置有磨削样块，磨削样块的检测面朝上水平放置，光源经色块发射出的光线与磨削样块上表面的夹角为45°，图像采集器的光轴和磨削样块上表面的夹角为45°，图像采集器的光轴和光线照射在磨削样块上表面时的夹角为90°，包括以下步骤，设置N个已经标定的样块，设定拍摄次数i的初始值为1；使用相机对第i个样块进行拍摄；将i+1后的值赋给新的i；判断新的i是否超过N，若i不大于N，返回拍摄步骤，否则拍摄结束；计算每个图像的特征值，构建粗糙度的预测模型；使用本发明能实现磨削样块粗糙度的测量，精度高。
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公开(公告)号：CN217318024U
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202220578727.8
申请日：2022-03-17
申请人： 扬州大学
摘要： 本实用新型公开了一种智能搬运机器人，包括移动组件，移动组件包括移动车架，移动车架的下部连接有至少两个车轮安装板，车轮安装板上固定连接有驱动电机，驱动电机上连接有主动车轮，主动车轮回转圆周的最低点低于移动车架的底部；搬运组件，搬运组件包括固定连接在移动车架上部且竖直设置的固定柱，固定柱上可转动地连接有升降丝杠，升降丝杠上螺纹连接有升降块，升降块可滑动地连接在固定柱上，升降块朝外的一侧固定连接有连接臂，连接臂远离升降块的一端连接有电动夹持器，电动夹持器的夹爪伸出移动车架外；本实用新型结构可靠，能根据实际需要调节夹持器高度，使用更加方便。
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