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公开(公告)号：CN118937995A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411009118.0
申请日：2024-07-26
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
IPC分类号： G01R31/34 , G06F18/213 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于电流指纹算法的电机故障评估方法，通过电流指纹来计算电机故障类型及故障告警数与报警数，同时利用电流指纹算法来获取测度特征进行spc分析，得到综合SPC，结合综合SPC分数和故障报警数与故障告警数进行电机健康分数计算，以评估电机故障程度。本发明的方法适用于检测绝缘失效、转子断条、气隙偏心和轴承故障等多种电机故障，具有检测效率高、准确性好、适用范围广和易于实现等优点。
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公开(公告)号：CN118587423A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410899274.2
申请日：2024-07-05
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种指针式仪表的读数识别方法及系统，所述方法包括：采集指针式仪表图像，将表盘所在区域作为感兴趣区域进行提取；预处理表盘区域图像后，对其进行角度粗修正及角度粗修正范围内的精修正；使用基于ResNet的读数识别模型对修正图像进行指针归一化读数识别；对识别的归一化读数进行数据后处理，得到仪表读数。相较于语义分割方法，本发明的数据标定流程简单，且使用角度分类模型‑角度回归模型‑读数识别模型组成的级联组合模型，实现预处理后的表盘区域图像的读数识别，该级联的组合模型的推理速度快，读数识别效果较好。
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公开(公告)号：CN115273060A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210990859.6
申请日：2022-08-18
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
IPC分类号： G06V20/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种适用于边缘设备的神经网络模型、图像识别方法及装置，该模型包括依次串联的初始卷积单元、呼吸模块及全连接层；所述初始卷积单元包括有至少一初始卷积层；所述呼吸模块包括至少一呼吸单元，呼吸单元间依次配合设置，所述呼吸单元包括第一呼吸卷积层、第二呼吸卷积层及激活层；其中，所述第一呼吸卷积层和第二呼吸卷积层依次串联，所述第一呼吸卷积层的卷积核数被配置为小于所述呼吸单元的输入数据的通道数；激活层配合设置在第二呼吸卷积层之后。本发明通过设置呼吸单元，有较小的Feature map，减少了需要学习的参数量，同时降低了内存要求，能够用在小内存空间的嵌入式设备中。
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公开(公告)号：CN112581031A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011604057.4
申请日：2020-12-30
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
摘要： 本发明涉及信息技术领域，且公开了一种C语言实现递归神经网络(RNN)对电机异常进行实时监控的方法，解决了现有的异常检测方案、云端训练和终端推理中存在的问题；本发明提出面向多传感器数据的实用数据融合方案，并搭配优化后的RNN在线学习算法，目的是让每个物联网终端在不依赖云端和没有标注数据的情况下而具备对不同数据的，实时的自学习和推理能力，完成对电机异常的甄别，同时可以跟云端技术相结合，来提高物联网终端对不同环境，不同电机类型的适用性，最终达到降低成本，提高产能的目的，方法简单实用，具有较强的创新性和新颖性。
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公开(公告)号：CN110807354A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910846327.3
申请日：2019-09-09
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种工业流水线产品计数方法，包括以下步骤：1)获取待检测物体多个角度的模板图，建立模板图库；2)抓拍获取流水线上待检测物体的图像，对抓拍图像进行图像二值化处理；3)利用归一化相关匹配法计算步骤2)中处理后的抓拍图像与模板图库的匹配度；4)当抓拍图像和模板图库的匹配度大于等于第一阈值时，利用灰度直方图匹配法计算步骤2)中处理后的抓拍图像与模板图库的相似度；5)当抓拍图像和模板图库的相似度大于等于第二阈值时，计数待检测物体。本发明采用图像识别方式，识别率高，待检测物体在掉落后不必摆放齐整，抓拍一次可识别多个待检测物体，能准确区分紧靠在一起的工件，计数效率高。
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公开(公告)号：CN118606768A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410899273.8
申请日：2024-07-05
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G01M13/045 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种多测度融合的设备故障诊断算法及应用，包括以下步骤：构造数据集，数据集中任一数据样本包括相同采集时段的振动数据和声音数据，以及对应的故障类别；对振动数据和声音数据归一化处理后，分别进行多测度特征提取，融合提取的所有测度特征；使用卡方检验在多测度融合特征中筛选出故障的强相关特征，得到强相关特征矩阵；根据强相关特征矩阵和故障检测类别，构建故障检测模型并训练；对待诊断的轴承采集振动数据和声音数据以构建强相关特征矩阵，输入到训练后的故障检测模型中，得到故障检测结果。本发明对轴承故障检测准确率较高，且可适用于不同型号和工况的轴承故障检测，具有较强的通用性。
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公开(公告)号：CN109977944B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910129726.8
申请日：2019-02-21
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
IPC分类号： G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/16 , G06V30/162 , G06V30/164 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/82
摘要： 本发明提供的一种数字水表读数的识别方法，包括将待处理水表图像分别进行二值化处理和边缘检测处理，得到水表二值化图和水表边缘图；对水表边缘图进行膨胀扩大连通域处理，根据已扩大连通域画出对应的有向包围盒，根据预设距离关系以及数字包围盒区间值对所有向包围盒进行筛选，得到数字包围盒，根据数字包围盒计算得到图像旋转角度；根据数字包围盒的横纵坐标的最值切割水表二值化图，根据图像旋转角度将已切割水表二值化图进行旋转纠正，得到旋转纠正水表图，扫描旋转纠正水表图，得到若干数字图片，采用模板匹配法以及深度学习方法对数字图片进行识别。本发明提供的一种数字水表读数的识别方法，节省了大量时间，提高了识别的精准率。
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公开(公告)号：CN112733289A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011617413.6
申请日：2020-12-31
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
摘要： 本发明涉及轴承预测性维护产品技术领域，且公开了一种新的基于多尺度排列熵的诊断电机轴承故障机器学习方法，解决了目前市场上的排列熵多尺度参数难选的问题，本发明基于多尺度排列熵的诊断电机轴承故障机器学习方法的好处是简化了多尺度排列熵的关键尺度参数的选择，通过PCA对特征维度进行了压缩，不仅精简了维度而且让分类器更易于学习，结合贝叶斯分类器和多数投票法融合让轴承故障分类变得更加精准，实用性更强，最后通过多数投票法融合多个数据可以进一步提升准确率。
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公开(公告)号：CN111242215A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010030821.5
申请日：2020-01-13
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于Token的多类别异常检测方法，包括以下步骤：1)获取数据源；2)判断数据源为连续数字类型数据源或连续文字类型数据源；3)判断为连续数字类型数据源，将连续数字类型数据源分为n组，得到token映射值；判断为连续文字类型数据源，直接得到token映射值；4)构建深度学习网络模型；5)将多组token的数据特征接入深度学习网络模型进行训练，输出层经激活函数得到目标的预测值；6)将预测值和实际标签比较构造形成三元交叉熵损失函数，利用该三元交叉熵损失函数优化输出层；7)利用深度学习网络模型输出近似值以判断得出结果。本发明通过降低决策空间复杂度的方式降低模型复杂度，减低训练样本的数量要求，计算参数量小。
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公开(公告)号：CN112798279A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011603941.6
申请日：2020-12-30
申请人： 杭州朗阳科技有限公司
IPC分类号： G01M13/045 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及电机轴承预测性维护技术领域，且公开了一种新的诊断电机轴承故障的检测方法，解决了目前市场上的电机轴承故障检测过程中采用经典谱分析方法、基于深度学习方法和机器学习方法存在的问题；本发明的好处是弥补了基于频谱分析的检测方法无法或者置信度的问题，并且融合了机器学习方法对轴承故障检测，新的融合方法可以提高检测精度，并且出现检测错误时也能通过频谱分析来追根溯源，方法简单实用，具有较强的创新性和新颖性。
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