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公开(公告)号：CN118609075A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410713527.2
申请日：2024-06-04
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及管道机器人技术领域，且公开了基于yolov5‑ESP32‑CAM辅助管道机器人清洗系统及方法ESP32‑CAM模块、led灯模块、红外反射传感器模块和yolov5图形检测模块，ESP32‑CAM模块包括ESP32‑S芯片、OV2640摄像头和micro SD卡插槽，ESP32‑CAM模块将OV2640摄像头拍摄的图像数据发送至yolov5图形检测模块，yolov5图形检测模块中存储了经过训练的改进的yolov5的网络模型用于对障碍物进行判断，改进的yolov5的网络模型包括在现有的yolov5的网络模型的P3层增加到输出节点的通路以及在现有的yolov5的网络模型的Neck层中采用BoT网络结构替换原C3网络结构。该基于yolov5‑ESP32‑CAM辅助管道机器人清洗系统及方法改进的Yolovz5在网络模型mAP0.5和mAP0.5:0.95精度上分别提高了2.1%和1%，在网络模型Precision和Recall分别提高了3.4%和2.26%。
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公开(公告)号：CN118464901A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410536557.0
申请日：2024-04-30
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G01N21/88 , F16L55/26 , F17D5/00 , H04Q9/00 , H04N7/18 , G01C21/16 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/277 , F16L101/30
摘要： 本发明涉及管道机器人视觉检测技术领域，且公开了一种管道机器人视觉系统包括多目立体摄像模块、图像处理与分析模块、定位模块和控制与通信模块，多目立体摄像模块将采集的图像数据发送到图像处理与分析模块和定位模块，图像处理与分析模块用于对多目立体摄像模块发送的图像数据进行识别分析，所述定位模块包括INS单元、里程计数据单元、扩展卡尔曼滤波器和机器视觉辅助单元，结合INS单元和里程计数据单元的数据，使用扩展卡尔曼滤波器进行高精度定位，同时利用机器视觉辅助单元修正由于管道机器人的传感器漂移产生的误差。该系统能够在多变的管道环境中实现对细小损坏的高精度检测，减少误报和漏报的可能性，并提高了长距离导航的定位精度。
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公开(公告)号：CN118380059A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410489618.2
申请日：2024-04-23
申请人： 昆明理工大学
摘要： 本发明涉及富氧底吹铜锍品位预测技术领域，且公开了基于GA－BP神经网络的富氧底吹铜锍品位预测方法，收集铜冶炼厂稳定生产周期内的实际生产数据，在现有的GA－BP模型的基础上，对遗传算法GA进行改进，通过改进后的遗传算法GA优化BP神经网络模型，并将实际生产数据作为BP神经网络模型的输入，最终得出铜锍品位值。该通过对传统的GA－BP模型中的遗传算法GA添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制，通过添加自适应交叉概率调节机制和自适应变异概率调节机制便于交叉参数、变异参数在迭代过程中动态调整数值，以此来提升遗传算法的搜索效率，同时优化了BP神经网络的初始权值和阈值。
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公开(公告)号：CN118446117A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410720624.4
申请日：2024-06-05
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/084 , G06N3/126 , G06N3/086 , G06N3/0499 , G06F119/04 , G06F119/12 , G06F119/08 , G06F111/06 , G06F111/08
摘要： 本发明涉及富氧底吹铜熔炼技术领域，且公开了一种基于GA‑SA‑BP神经网络的喷枪寿命预测方法通过建立的自适应的遗传算法GA优化BP神经网络、自适应的遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型分别对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命数据进行训练和预测。该方法解决了BP神经网络容易陷入局部极小值和训练速度慢的问题，并用建立的改进的自适应的遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型分别对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命数据进行训练和预测，计算出自适应的遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型均方根误差分别为3.0164，2.3603，得到了对富氧底吹铜熔炼炉喷枪的使用寿命预测较好的方法。
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公开(公告)号：CN117690505B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410103325.6
申请日：2024-01-25
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G16C20/10 , G16C20/70 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及富氧底吹铜熔炼技术领域，且公开了一种LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法构建铜冶炼过程机理模型，通过VMD算法对铜熔炼过程中的历史数据进行初步处理，通过FA算法对VMD算法处理后的数据进行因子分析，用于减少特征维度，构建LSTM模型，将机理模型的输出与VMD算法和FA算法的结果结合形成一个综合特征集，将生产的实时数据输入LSTM模型，对关键工艺参数进行预测。该LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法通过LSTM可以有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和复杂模式，而机理模型可以提供对过程物理和化学原理的深入理解。这种融合可以整合两种方法的优势，提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117690505A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410103325.6
申请日：2024-01-25
申请人： 昆明理工大学
IPC分类号： G16C20/10 , G16C20/70 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及富氧底吹铜熔炼技术领域，且公开了一种LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法构建铜冶炼过程机理模型，通过VMD算法对铜熔炼过程中的历史数据进行初步处理，通过FA算法对VMD算法处理后的数据进行因子分析，用于减少特征维度，构建LSTM模型，将机理模型的输出与VMD算法和FA算法的结果结合形成一个综合特征集，将生产的实时数据输入LSTM模型，对关键工艺参数进行预测。该LSTM融合机理模型预测富氧底吹铜熔炼关键参数的方法通过LSTM可以有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和复杂模式，而机理模型可以提供对过程物理和化学原理的深入理解。这种融合可以整合两种方法的优势，提高预测的准确性。
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