公开(公告)号：CN118706837A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410639614.8

申请日：2024-05-22

申请人： 西安工程大学

发明人： 王九鑫 ,  杜雨蓉 ,  刘心如 ,  王鹏飞 ,  苏耀恒 ,  卢定泽 ,  成鹏飞

IPC分类号： G01N21/88 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  B62D57/024 ,  B60B19/12 ,  B62D37/00 ,  B60R11/04 ,  G01N21/01

摘要： 本发明公开的焊缝表面缺陷检测机器人，包括下位机自动循迹采样系统和上位机，下位机自动循迹采样系统包括检测车体，检测车体顶部设置有图像采集模块、控制模块和报警模块，检测车体两侧设置有驱动模块，检测车体底部设置有吸附模块；控制模块通过导线分别与图像采集模块、驱动模块、报警模块连接进行信号传输，控制模块与上位机通过无线蓝牙连接进行信号传输。本发明的焊缝表面缺陷检测机器人，设置U型吸附机构，采用麦克纳姆轮与永磁吸附结合，灵活性高且作业安全性高；上位机中采用基于改进YOLOv8n的表面缺陷检测模型，提升检测精度。

公开(公告)号：CN116630263A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310564344.4

申请日：2023-05-18

申请人： 西安工程大学

发明人： 姚家辉 ,  王九鑫 ,  董琪 ,  刘心如 ,  刘嫚 ,  苏耀恒 ,  成鹏飞 ,  卢定泽

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/20 ,  G06T5/00

摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的焊缝X射线图像缺陷检测与识别方法，该方法包括以下步骤：获取焊缝X射线图像的开源数据集并创建相应的标签文件‑采用中值滤波进行预处理‑将预处理后图像进行划分‑进行训练‑在Neck层嵌入注意力机制ECA‑将CIOU损失函数替换为EIOU损失函数‑导出权重文件得到三类目标。采用该方法在检测之前对数据进行中值滤波处理，可以在一定程度上消除孤立的噪声点，可以保持图像特征的同时不会产生过度模糊。解决了现有技术存在对工程师的要求较高、对质量较差的X射线检测图像会出现错检率和漏检率高的问题。

公开(公告)号：CN118671178A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410639602.5

申请日：2024-05-22

申请人： 西安工程大学

发明人： 刘心如 ,  王九鑫 ,  王鹏飞 ,  王凯航 ,  苏耀恒 ,  卢定泽 ,  成鹏飞 ,  王秋萍

IPC分类号： G01N27/83 ,  G01N21/88 ,  G01R15/20 ,  G01N21/01 ,  H04Q9/00 ,  H04N7/18 ,  G08B21/18 ,  G08B7/06 ,  B62D57/02 ,  B62D57/024 ,  B60K7/00 ,  B60B19/12 ,  B60R16/023

摘要： 本发明公开的基于视觉与漏磁承压设备焊缝缺陷检测机器人，包括机器车，机器车上安装视觉检测模块、漏磁检测模块、充磁吸附模块、退磁吸附模块、驱动装置、蜂鸣报警模块、主控制器和WIFI通信装置，充磁吸附模块和退磁吸附模块关于机器车底部中心位置处中心对称；视觉检测模块、漏磁检测模块、蜂鸣报警模块、驱动装置分别与主控制器电性连接；主控制器与WIFI通信装置通过导线连接，上位机PC端自带无线网卡且搭载有数据处理模块，与WIFI通信装置通过无线连接；机器车两侧对称安装有四个车轮，车轮与驱动装置相连。本发明的基于视觉与漏磁承压设备焊缝缺陷检测机器人，具有节省人工成本、提高检测效率与准确性的特点。

公开(公告)号：CN116958962A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310686822.9

申请日：2023-06-12

申请人： 西安工程大学

发明人： 杜雨蓉 ,  姚家辉 ,  刘心如 ,  赵明虎 ,  郝红娟 ,  邓文萱 ,  卢定泽

IPC分类号： G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种基于改进YOLOv8s的疏果前石榴果实检测方法，该方法包括：采集多张石榴的原始图像并使用“makesense”进行标注处理，生成“.txt”文件；对原始图像进行扩充，分别增强和减弱亮度、色度、对比度和锐度，同时添加高斯噪声，得到构建的数据集；通过添加注意力机制CBAM和小目标检测层来构建改进的YOLOv8s网络；定义损失函数Loss；将构建的数据集随机按7:3的比例划分训练集和验证集；使用训练集来训练改进的YOLOv8检测模型，同时开启在线数据增强和标签平滑并保存权重文件，通过验证集验证改进的YOLOv8s检测模型效果。采用该方法对数据集检测精度达到了99.1％，更好的提取了目标特征的同时，提升了目标检测的精度。

公开(公告)号：CN218986798U

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202222829816.8

申请日：2022-10-26

申请人： 西安工程大学

发明人： 王九鑫 ,  王攀龙 ,  姚家辉 ,  宋其来 ,  刘嫚 ,  刘心如

IPC分类号： B62D57/024

摘要： 本实用新型涉及爬壁机器技术领域，尤其是基于万向节实现壁面过渡的电磁式爬壁机器人，包括车架组件、电磁组件、传动系统和转向系统，所述电磁组件、传动系统和转向系统安装在所述车架组件上，传动系统包括第一主传动杆、等速万向节、限位器、第二车轮传动杆、第二主传动杆、第三主传动杆、第四主传动杆、第一车轮传动杆，第一主传动杆通过轴承可转动连接在车架组件上，第一主传动杆通过驱动机构驱动，第一主传动杆通过等速万向节传动连接有第二主传动杆，第二主传动杆通过等速万向节传动连接有第三主传动杆。本实用新型具有在壁面过渡时可以通过一个电机对机器人进行驱动，降低了控制难度。