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    向日葵遥感识别的方法、装置、电子设备及存储介质

    12609147401B1
    发明人
    胡越然, 曾红伟, 吴方明, 吴炳方
    受让人
    CHINESE ACAD SCI AEROSPACE INFORMATION (CAEN-C)
    申请人
    Neodyne Biosciences Inc.
    申请号
    21503254
    申请日
    1997-04-02
    公开(公告)号
    12609147401B1
    公开(公告)日
    2024-04-15
    IPC分类号
    G09F003/00G09F003/02
    CPC分类号
    -
    优先权号
    189698
    优先权日
    1995-06-20
    摘要

    A method for printing electronic components is based on the hybridization of Fused Deposition Modeling (FDM) and laser sintering. The method involves printing a layer of composite copper-based thermoplastic filament on a base. Then the filament is subjected to a laser beam so as to selectively remove the polymer matrix in a restricted area after printing to leave only the conductive particles forming a highly conductive network and sintering the conductive particles with the laser energy to reveal the conductive copper. Then, alternately repeating the printing and sintering steps on the filaments one on top of the other until a complete component of arbitrary geometry, including both insulative and conductive structures, is formed layer-by-layer.

    权利要求
    1 - 18 . (canceled)
    19 . A processing apparatus for generating route navigation data, comprising a processor and a memory, the apparatus being configured, under control of the processor to execute instructions in the memory to: generate training data based on road network data corresponding to a network of roads in a defined geographical area, journey data sets, each journey data set comprising data indicative of a journey made by a road user through the network of roads and being derived using geolocation transmissions from a communications device of the road user, road data sets, the road data sets generated from the road network data and the journey data sets, for each road data set, the road data is associated with a specific road in the network of roads in the road data set, and data indicative of traffic flow on the respective road, wherein the data indicative of traffic flow is derived from the journey data sets; train a classifier model based on the training data; apply the trained classifier model on road data corresponding to a road in the defined geographical area, for the trained classifier model to predict a direction of traffic flow on the road; and generate the route navigation data indicative of the predicted direction of the traffic flow on the road.
    20 . The processing apparatus as claimed in claim 19 , wherein the data indicative of traffic flow is entropy data indicative of an entropy in a direction of traffic flow on the respective road.
    21 . The processing apparatus as claimed in claim 20 , wherein, for each respective road, the road data set further comprises: count data indicative of a count of the geolocation transmissions associated with the respective road.
    22 . The processing apparatus as claimed in claim 20 wherein, for each respective road, the road data set comprises: length data indicative of a length of the respective road; first road count data indicative of a first road count of incoming roads associated with nodes constituting the respective road; second road count data indicative of a second road count of outgoing roads associated with the nodes; percentage data indicative of a percentage of the incoming roads and the outgoing roads being roads for uni-directional traffic flow; and probability data indicative of a probability of the respective road being a road for uni-directional traffic flow according to a road type of the respective road, wherein the length, the first road count, the second road count, the percentage, and the probability are derived from the road network data.
    23 . The processing apparatus as claimed in claim 19 , wherein, for applying the trained classifier model on the road data, the processing apparatus is configured to apply the trained classifier model on the road data to generate prediction data indicative of a predicted probability of the road being for uni-directional traffic flow or bi-directional traffic flow for predicting the direction of traffic flow on the road.
    24 . The processing apparatus as claimed in claim 19 , further configured to, in response to a request from a user to access data associated with the road in the defined geographical area, communicate the route navigation data to a device of the user for communicating the predicted direction of the traffic flow on the road to the user.
    25 . The processing apparatus as claimed in claim 19 , further configured to process the route navigation data to generate at least one of visual information or audio information for communicating the predicted direction of the traffic flow on the road to the user.
    26 . The processing apparatus as claimed in claim 19 , further configured to process the route navigation data and data indicative of a digital map representative of the defined geographical area for displaying the digital map with information corresponding to the predicted direction of the traffic flow on the road.
    27 . A method for generating route navigation data, the method comprising: generating training data based on road network data corresponding to a network of roads in a defined geographical area, journey data sets, each journey data set comprising data indicative of a journey made by a road user through the network of roads and being derived using geolocation transmissions from a communications device of the road user, road data sets, the road data sets generated from the road network data and the journey data sets, for each road data set, the road data is associated with a specific road in the network of roads in the road data set, and data indicative of traffic flow on the respective road, wherein the data indicative of traffic flow is derived from the journey data sets; training a classifier model based on the training data; applying the trained classifier model on road data corresponding to a road in the defined geographical area, for the trained classifier model to predict a direction of traffic flow on the road; and generating the route navigation data indicative of the predicted direction of the traffic flow on the road.
    28 . The method as claimed in claim 27 , wherein the data indicative of traffic flow is entropy data indicative of an entropy in a direction of traffic flow on the respective road.
    29 . The method as claimed in claim 28 , wherein, for each respective road, the road data set further comprises: count data indicative of a count of the geolocation transmissions associated with the respective road.
    30 . The method as claimed in claim 28 , wherein, for each respective road, the road data set comprises: length data indicative of a length of the respective road; first road count data indicative of a first road count of incoming roads associated with nodes constituting the respective road; second road count data indicative of a second road count of outgoing roads associated with the nodes; percentage data indicative of a percentage of the incoming roads and the outgoing roads being roads for uni-directional traffic flow; and probability data indicative of a probability of the respective road being a road for uni-directional traffic flow according to a road type of the respective road, wherein the length, the first road count, the second road count, the percentage, and the probability are derived from the road network data.
    31 . The method as claimed in claim 27 , wherein, for applying the trained classifier model on the road data, the processing apparatus is configured to apply the trained classifier model on the road data to generate prediction data indicative of a predicted probability of the road being for uni-directional traffic flow or bi-directional traffic flow for predicting the direction of traffic flow on the road.
    32 . The method as claimed in claim 27 , further configured to, in response to a request from a user to access data associated with the road in the defined geographical area, communicate the route navigation data to a device of the user for communicating the predicted direction of the traffic flow on the road to the user.
    33 . The method as claimed in claim 27 , further configured to process the route navigation data to generate at least one of visual information or audio information for communicating the predicted direction of the traffic flow on the road to the user.
    34 . The method as claimed in claim 27 , further configured to process the route navigation data and data indicative of a digital map representative of the defined geographical area for displaying the digital map with information corresponding to the predicted direction of the traffic flow on the road.
    35 . A computer program or a computer program product comprising instructions for implementing the method as claimed in claim 27 .
    36 . A non-transitory storage medium storing instructions, which when executed by a processor cause the processor to perform a method for generating route navigation data, the method comprising: generating training data based on road network data corresponding to a network of roads in a defined geographical area, journey data sets, each journey data set comprising data indicative of a journey made by a road user through the network of roads and being derived using geolocation transmissions from a communications device of the road user, road data sets, the road data sets generated from the road network data and the journey data sets, for each road data set, the road data is associated with a specific road in the network of roads in the road data set, and data indicative of traffic flow on the respective road, wherein the data indicative of traffic flow is derived from the journey data sets; training a classifier model based on the training data; applying the trained classifier model on road data corresponding to a road in the defined geographical area, for the trained classifier model to predict a direction of traffic flow on the road; and generating the route navigation data indicative of the predicted direction of the traffic flow on the road.
    说明书
    [0001]技术领域
    [0002]本申请涉及筛分装置的技术领域,尤其涉及应用于一种生球筛分装置。
    [0003]背景技术
    [0004]随着科技的发展,圆盘造球机用于生产生球,圆盘造球机对生球进行筛分,并在人为作用下将生球筛分出及格或不及格的生球,及格的生球进入下一道工序,不及格的生球返回带式焙烧机重新造生球。
    [0005]在现有技术中,生球在输送线的带动下移动至筛分工位,操作人员处于筛分工位,并对生球进行人为筛分,此时,在筛分过程中,操作人员对一个一个生球进行测量,将不及格的生球和及格的生球放置于对应的料库,故输送线只能对生球进行输送,并没有对生球进行筛选,导致现有的生球的筛选效率较低。
    [0006]实用新型内容
    [0007]本实用新型的目的在于提供应用于一种显示屏对中装置,以解决上述背景技术中提出的问题。
    [0008]为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
    [0009]一种生球筛分装置,包括:
    [0010]辊筛组件,包括机架、多个辊筒和动力组件,多个所述辊筒可转动地连接所述机架,并沿所述机架的长度方向间隔布置;所述动力组件设置于所述辊筒的一侧,并带动多个所述辊筒旋转;其中,生球随着多个所述辊筒的转动而进行输送;多个所述辊筒之间形成第一筛选区域、第二筛选区域、第三筛选区域,所述第一筛选区域、所述第二筛选区域和所述第三筛选区域沿着所述机架的长度方向依次布置,并分别筛选不同尺寸的生球;
    [0011]第一料库,设置于所述辊筛组件的下侧,并相对于所述第一筛选区域布置;
    [0012]所述第一料库设有第一料库空间,所述第一料库空间用于储存经所述第一筛选区域筛选出的生球;
    [0013]第二料库,设置于所述辊筛组件的下侧,并相对于所述第三筛选区域布置;所述第二料库设有第二料库空间,所述第二料库空间用于储存经所述第三筛选区域筛选出的生球;
    [0014]皮带机,设置于所述第一料库与第二料库之间,所述皮带机设有皮带,所述皮带用于储存经所述第二筛选区域筛选出的生球。
    [0015]可选的,所述机架相对于水平面倾斜布置,并向下倾斜;多个所述辊筒随着所述机架的倾斜而倾斜,并带动多个所述生球沿倾斜向下的方向输送。
    [0016]可选的,所述机架相对于水平面倾斜角度为15°~20°。
    [0017]可选的,所述第一筛选区域中相邻的两所述辊筒的距离小于12毫米,所述第二筛选区域中相邻的两所述辊筒的距离为12至16毫米,所述第三筛选区域中相邻的两所述辊筒的距离大于16毫米。
    [0018]可选的,所述第一筛选区域与所述第一料库之间设有第一导流板,所述第一导流板相对于水平面倾斜布置,所述第一导流板的一端对接所述第一筛选区域,另一端对接所述第一料库。
    [0019]可选的,所述第一导流板相对于水平面倾斜角度为60°。
    [0020]可选的,所述第二筛选区域与所述皮带机之间设有第二导流板,所述第二导流板相对于水平面倾斜布置,所述第二导流板的一端对接所述第二筛选区域,另一端对接所述皮带机。
    [0021]可选的,所述第二导流板相对于水平面倾斜角度为125°。
    [0022]可选的,所述第三筛选区域与所述第二料库之间设有第三导流板,所述第三导流板相对于水平面倾斜布置,所述第三导流板的一端对接所述第三筛选区域,另一端对接所述第二料库。
    [0023]可选的,所述第三导流板相对于水平面倾斜角度为60°。
    [0024]与现有技术相比,本发明的有益效果是:
    [0025]本发明提供应用于一种生球筛分装置,多个辊筒可转动地连接机架,并沿机架的长度方向间隔布置;多个辊筒在动力组件的带动下进行旋转,并输送生球,此时,多个辊筒之间形成第一筛选区域、第二筛选区域、第三筛选区域,第一筛选区域、第二筛选区域和第三筛选区域沿着机架的长度方向依次布置,并分别筛选不同尺寸的生球,通过第一筛选区域、第二筛选区域、第三筛选区域依次对经多个辊筒输送的生球进行筛选,辊筛组件不仅具有对生球的输送功能,也具有对生球的筛选功能,丰富了辊筛组件的功能,并且实现了生球的边输送边筛选功能,提高了生球的筛选效率,第一料库设有第一料库空间,第一料库空间用于储存经第一筛选区域筛选出的生球;第二料库设有第二料库空间,第二料库空间用于储存经第三筛选区域筛选出的生球;皮带机设置于第一料库与第二料库之间,皮带机设有皮带,皮带用于储存经第二筛选区域筛选出的生球。
    [0026]附图说明
    [0027]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对本领域技术人员来说,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
    [0028]为了更完整地理解本申请及其有益效果,下面将结合附图来进行说明。其中,在下面的描述中相同的附图标号表示相同部分。
    [0029]图1为本申请实施例提供生球筛分装置的示意图。
    [0030]图2为图1中A向的局部放大图。
    [0031]图3为本申请实施例提供生球筛分装置的辊筛组件示意图。
    [0032]具体实施方式
    [0033]下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
    [0034]请参考附图1~3,本申请实施例提供应用于一种生球筛分装置100,生球筛分装置100用于对生球的不同尺寸进行筛分,一种生球筛分装置100包括辊筛组件10、第一料库20、皮带机30和第二料库40,第一料库20、皮带机30和第二料库均设置于辊筛组件10的下侧。
    [0035]辊筛组件10包括机架11、多个辊筒12和动力组件13,机架11作为辊筛组件10的支撑部件,用于支撑多个辊筒12和动力组件13,多个辊筒12可转动地连接机架11,并沿机架11的长度方向间隔布置,此时,多个辊筒12通过转轴连接于机架11,并相对于机架11转动。
    [0036]动力组件13设置于辊筒12的一侧,并带动多个辊筒12旋转,可选的,动力组件13可以为电机和传动机构,传动机构的一端连接电机的输出端,另一端连接一辊筒12,相邻的两辊筒12之间通过链条连接,还有的是,动力组件13可以为多个电机,多个电机分别连接对应的辊筒12,并带动辊筒12旋转。其中,生球随着多个辊筒12的转动而进行输送。
    [0037]多个辊筒12之间形成第一筛选区域121、第二筛选区域122、第三筛选区域123,第一筛选区域121、第二筛选区域122和第三筛选区域123沿着机架11的长度方向依次布置,并分别筛选不同尺寸的生球。
    [0038]此时,多个辊筒12可转动地连接机架11,并沿机架11的长度方向间隔布置;多个辊筒12在动力组件13的带动下进行旋转,并输送生球,此时,多个辊筒12之间形成第一筛选区域121、第二筛选区域122、第三筛选区域123,第一筛选区域121、第二筛选区域122和第三筛选区域123沿着机架11的长度方向依次布置,并分别筛选不同尺寸的生球,通过第一筛选区域121、第二筛选区域122、第三筛选区域123依次对经多个辊筒12输送的生球进行筛选,辊筛组件10不仅具有对生球的输送功能,也具有对生球的筛选功能,丰富了辊筛组件10的功能,并且实现了生球的边输送边筛选功能,提高了生球的筛选效率。
    [0039]其中,机架11相对于水平面倾斜布置,并向下倾斜,此时,多个辊筒12随着机架11的倾斜而倾斜,多个辊筒12相对于机架11旋转,并在旋转过程中输送生球,生球在多个辊筒12的带动向下输送,并且生球沿倾斜向下的方向输送,以便于生球在自身重力下向下输送。
    [0040]此时,机架11相对于水平面倾斜角度为15°~20°,多个辊筒12随着机架11相对于水平面倾斜15°~20°而倾斜15°~20°,此处不做限定。
    [0041]另外,第一筛选区域121中相邻的两辊筒12的距离小于12毫米,此时,相邻的两辊筒12的距离小于12毫米,处于第一筛选区域121中的直径小于12毫米的生球会在相邻的两辊筒12之间的间隙向下掉落,以便于辊筛组件10在对生球输送的同时进行对应的筛选,直径小于小于12毫米的生球为不及格的生球。
    [0042]第一筛选区域121与第一料库20之间设有第一导流板50,第一导流板50相对于水平面倾斜布置,第一导流板50的一端对接第一筛选区域121,另一端对接第一料库20,其中,第一导流板50相对于水平面倾斜角度为60°。
    [0043]此时,直径小于12毫米的生球通过第一筛选区域121筛选出来,从而直径小于12毫米的生球掉落至第一导流板50,再通过第一导流板50掉落至第一料库20,以便于缓冲直径小于12毫米的生球掉落速度,避免直径小于12毫米的生球直接掉落至第一料库20。
    [0044]第一料库20设置于辊筛组件10的下侧,并相对于第一筛选区域121布置;第一料库20设有第一料库20空间,第一料库20空间用于储存经第一筛选区域121筛选出的生球。
    [0045]可选的,第一料库20空间作为第一料库20的收纳空间,第一料库20空间的内部空间供直径小于12毫米的生球堆叠,并且对多个直径小于12毫米的生球进行存储。
    [0046]第二筛选区域122中相邻的两辊筒12的距离为12至16毫米,此时,相邻的两辊筒12的距离处于12至16毫米,处于第二筛选区域122中的直径处于12至16毫米的生球会在相邻的两辊筒12之间的间隙向下掉落,以便于辊筛组件10在对生球输送的同时进行对应的筛选,直径处于12至16毫米的生球为及格的生球。
    [0047]第二筛选区域122与皮带机30之间设有第二导流板60,第二导流板60相对于水平面倾斜布置,第二导流板60的一端对接第二筛选区域122,另一端对接皮带机30其中,第二导流板60相对于水平面倾斜角度为125°。
    [0048]此时,直径处于12至16毫米的生球通过第二筛选区域122筛选出来,从而直径处于12至16毫米的生球掉落至第二导流板60,再通过第二导流板60掉落至皮带机30,以便于缓冲直径处于12至16毫米的生球掉落速度,避免直径处于12至16毫米的生球直接掉落至第皮带机30料库。
    [0049]皮带机30设置于第一料库20与第二料库40之间,皮带机30设有皮带32,皮带32用于储存经第二筛选区域122筛选出的生球。
    [0050]可选的,皮带机30用于输送直径处于12至16毫米的生球,皮带机30包括驱动电机、两同步轮31和皮带32,皮带32套设于两个同步轮31之间,并牵引两同步轮31;驱动电机的输出端连接一同步轮31,并带动皮带32转动,以便于驱动电机的输出端带动皮带32沿轴向转动。
    [0051]第三筛选区域123中相邻的两辊筒12的距离大于16毫米,此时,相邻的两辊筒12的距离大于16毫米,处于第三筛选区域123中的直径大于16毫米会在相邻的两辊筒12之间的间隙向下掉落,以便于辊筛组件10在对生球输送的同时进行对应的筛选,直径大于16毫米的生球为不及格的生球。
    [0052]第三筛选区域123与第二料库40之间设有第三导流板70,第三导流板70相对于水平面倾斜布置,第三导流板70的一端对接第三筛选区域123,另一端对接第二料库40,其中,第三导流板70相对于水平面倾斜角度为60°。
    [0053]此时,直径大于16毫米的生球通过第三筛选区域123筛选出来,从而直径大于16毫米的生球掉落至第三导流板70,再通过第三导流板70掉落至第二料库40,以便于缓冲直径大于16毫米的生球掉落速度,避免直径大于16毫米的生球直接掉落至第二料库40。
    [0054]第二料库40设置于辊筛组件10的下侧,并相对于第三筛选区域123布置;第二料库40设有第二料库40空间,第二料库40空间用于储存经第三筛选区域123筛选出的生球。
    [0055]可选的,第二料库40空间作为第二料库40的收纳空间,第二料库40空间的内部空间供直径大于16毫米的生球堆叠,并且对多个直径大于16毫米的生球进行存储。
    [0056]故辊筛组件10在输送生球的时候通过第一筛选区域121、第二筛选区域122和第三筛选区域123对生球进行3种尺寸的筛选,以便于直径小于12毫米的生球掉落至第一料库20,直径处于12至16毫米的生球掉落至皮带机30,直径大于16毫米的生球掉落至第二料库40。
    [0057]可选的,第一导流板50、第二导流板60和第三导流板70均为聚乙烯不粘板。
    [0058]本发明提供应用于一种生球筛分装置100,多个辊筒12可转动地连接机架11,并沿机架11的长度方向间隔布置;多个辊筒12在动力组件13的带动下进行旋转,并输送生球,此时,多个辊筒12之间形成第一筛选区域121、第二筛选区域122、第三筛选区域123,第一筛选区域121、第二筛选区域122和第三筛选区域123沿着机架11的长度方向依次布置,并分别筛选不同尺寸的生球,通过第一筛选区域121、第二筛选区域122、第三筛选区域123依次对经多个辊筒12输送的生球进行筛选,辊筛组件10不仅具有对生球的输送功能,也具有对生球的筛选功能,丰富了辊筛组件10的功能,并且实现了生球的边输送边筛选功能,提高了生球的筛选效率,第一料库20设有第一料库20空间,第一料库20空间用于储存经第一筛选区域121筛选出的生球;第二料库40设有第二料库40空间,第二料库40空间用于储存经第三筛选区域123筛选出的生球;皮带机30设置于第一料库20与第二料库40之间,皮带机30设有皮带32,皮带32用于储存经第二筛选区域122筛选出的生球。
    [0059]在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
    [0060]在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个特征。
    [0061]本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
    同族专利
    暂无同族专利