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公开(公告)号：CN114964261B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202210563301.X
申请日：2022-05-20
申请人： 江南大学
摘要： 本发明公开了基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，属于移动机器人控制领域。本发明首先通过K‑medoids算法对地图障碍物聚类分析，差异化初始信息素浓度，提升了前期收敛速度；然后对蚁群算法进行改进，通过引进自适应启发函数，根据待访问节点位置的不同对启发因子适当放大，以加快向目标点搜索的速度；设定双向搜索机制，将寻找目标点问题转化为两只蚂蚁相遇问题，提高了算法效率，从而提高了路径规划的速度。仿真数据说明本发明相比于现有的路径规划方案，机器人的最短路径长度缩短了5％，过程拐弯次数减少30％，收敛代数减少46.2％，因此本发明可更快速寻找到机器人的最短路径，且路径质量更优。
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公开(公告)号：CN113723314A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111019667.2
申请日：2021-09-01
申请人： 江南大学
摘要： 本发明公开一种基于YOLOv3算法的甘蔗茎节识别方法，将YOLOv3算法应用于甘蔗茎节检测及识别领域，并将传统图像算法与深度学习结合，实现甘蔗茎节快速准确的识别，在速度和精度上都具有明显的优势。本发明的识别方法，对于甘蔗茎节的识别流程包括：步骤一，采集甘蔗图像并进行预处理；步骤二，采用YOLOv3网络模型对预处理后的甘蔗图像进行茎节识别；步骤三，采用改进边缘提取算法对步骤二中识别出的甘蔗茎节进行提取。本发明的识别方法，先用传统的图像处理方法对图像进行预处理，对输入图像进行纠偏并获取其中的感兴趣区域，然后作为YOLOv3网络的输入使用，能够消除图像倾斜以及复杂背景对于识别的影响，有效提高识别率。
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公开(公告)号：CN111812195A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010755829.8
申请日：2020-07-31
申请人： 江南大学
摘要： 本发明公开了一种涡流检测的管道缺陷的周向角度的分类方法，属于管道涡流检测技术领域。所述方法包括：搭建了的管道涡流检测平台，通过检测管道信号沿周向的变化曲线来反映缺陷，计算不同频率下的特征信号和缺陷尺寸的相关系数，基于相关性分析结果，选择与缺陷周向角度相关性系数最大值的特征信号作为K-means聚类算法的输入特征信号，对管道缺陷的周向角度进行分类。本发明选取与缺陷周向角度相关系数大的特征信号作K-means聚类算法为输入，实现了管道内壁缺陷的周向角度的正确分类。
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公开(公告)号：CN108917517B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201810330074.X
申请日：2018-04-13
申请人： 江南大学
摘要： 本发明公开了一种汽车缸盖测量检具，属于机械制造领域。本发明所述汽车缸盖测量检具：包括有机架板、上部升降机构、下部升降机构、测量组件、送料组件；所述测量组件包括上测量组件、下测量组件、前测量组件、后测量组件。本发明检具通过上、下、前、后四组检测组件的设置，可同时对待检汽车缸盖的上下前后端面的上的孔的位置度进行检测，包括盲孔与通孔的检测，相对于传统的单面检测，提高了检测的效率，且扩大了孔的检测范围，提到了检具的适用范围。
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公开(公告)号：CN110400350A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910654639.4
申请日：2019-07-19
申请人： 江南大学
摘要： 本发明公开了一种基于计算机视觉的甘蔗茎节识别方法，属于图像处理技术领域。所述方法通过分离出黑色背景甘蔗图像RGB空间中的R分量图，识别R分量图中叶痕线的位置，间接识别甘蔗茎节位置，同时对去噪后甘蔗图像进行横向sobel边缘检测，在构造矩形积分算子时，矩阵的宽度为变量B取[5，15]中的奇数值，进而循环查找特征描述向量中的最大值，通过限制茎节之间的距离和茎节处向量元素的最小值，确定甘蔗图像中所有茎节位置，本方法鲁棒性好，通过实验证明茎节识别率能够达到95％，其执行效率高，单张甘蔗图像识别用时少于0.5s，本发明经过一次处理能够识别甘蔗图像中的所有茎节，简单快速准确。
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公开(公告)号：CN109041645A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811153603.X
申请日：2018-09-30
申请人： 江南大学
IPC分类号： A01C1/00
摘要： 本发明公开了一种旋转供种甘蔗切种设备，属于农业种植机械领域。一种旋转供种甘蔗切种设备包括间歇供种机构、输送机构、识别设备、切种箱、位置标定机构、分拣通道；所述识别设备位于输送机构正上方；切种箱两端分别设置有输送机构及分拣通道；输送机构靠近切种箱处设置有位置标定机构；间歇供种机构、输送机构、识别设备、位置标定机构、切种箱、分拣通道大幅优化各部件匹配次序。基于视觉识别技术对对整根蔗种进行识别，分析各茎节及病虫害的位置，提前计算出电机的转动量，实现整杆的精准切割及病虫害蔗种与合格蔗种的分拣。本发明实现蔗种整周图像采集，含病虫害蔗种段的清除，提高蔗种段合格率，增加甘蔗产量，实现蔗农的增收。
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公开(公告)号：CN102645330B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201210125796.4
申请日：2012-04-25
申请人： 江南大学
摘要： 本发明涉及一种安全阀的移位卡紧机构，包括底架，在所述底架的上端安装底盘，在底盘的中间部位安装进气盘，在进气盘上设有进气孔，该进气孔与进气管连接；特征是：在所述底盘的两侧设置龙门架，在所述龙门架上端架设缸体导轨，在缸体导轨上设有两个可左右移动的液压缸或气缸，在所述液压缸或气缸的活塞杆的端部设有用于抱住安全阀的卡盘；在所述底盘上围绕进气盘设置有多个密封圈。本发明配套用于安全阀校验台上，不仅既能够高效解决不同规格型号安全阀校验时的卡紧密封（密封进气口）问题，而且能够替代操作人员完成安全阀的搬运工作，改善安全阀校验的工作条件。
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公开(公告)号：CN116843668B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202310888622.1
申请日：2023-07-19
申请人： 江南大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V20/68 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的苹果表皮缺陷检测方法和系统，方法包括：获取苹果表皮图像；构建改进的YOLOv5s模型；通过改进的YOLOv5s模型对所述苹果表皮图像进行缺陷检测，并输出缺陷检测结果；其中，改进的YOLOv5s模型包括Backbone模块、Neck模块和Head模块，Backbone模块包括若干DSCS结构，DSCS结构用于提取浅层特征和深层特征，并将所述浅层特征和深层特征进行拼接，再对拼接后的特征进行特征筛选；Neck模块用于对Backbone模块筛选的特征进行特征融合；Head模块用于对Neck模块融合得到的特征进行预测。本发明能够对苹果表皮的缺陷进行准确预测。
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公开(公告)号：CN117764959B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202311807106.8
申请日：2023-12-26
申请人： 江南大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045
摘要： 本发明涉及一种光伏电池组件缺陷检测方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：获取关于光伏电池组件的图像数据；步骤S2：构建检测模型，检测模型基于YOLOv8‑nano构建，包括依次连接的Backbone模块、Neck模块和Head模块；在Backbone模块中加入EMA注意力机制，得到YOLOv8n‑EMA模型；步骤S4：通过最小化损失函数来训练所述YOLOv8n‑EMA模型，使所述YOLOv8n‑EMA模型收敛；步骤S5：利用收敛的YOLOv8n‑EMA模型对光伏电池组件的图像数据进行缺陷检测。本发明的YOLOv8n‑EMA模型提升了对缺陷特征学习的能力，进而提高了光伏电池组件缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN118266300A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410695028.5
申请日：2024-05-31
申请人： 江南大学
摘要： 本发明涉及播种机技术领域，尤其是指一种豆类播种机，包括：车体框架；行进机构，其包括自转驱动组件以及与所述自转驱动组件传动相连的行进装置；多路排种机构，其包括排种装置以及通路控制装置，所述排种装置包括补偿通道以及多个排种通道；播种机构，其包括平台升降装置以及设于所述平台升降装置升降端的挖坑覆土装置，所述挖坑覆土装置包括挖土爪，所述挖土爪与通路控制装置相连通；计数模块、识别模块以及控制模块。本发明能够实现多路精量落种，确保种子的最优化分布，减少种子浪费，提高播种效率；同时，能够通过播种车的横向移动准确控制种子行距，能够在复杂地形中精确控制行进路径和速度。
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