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公开(公告)号：CN111709434A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010597667.X
申请日：2020-06-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种鲁棒的基于最近邻特征点匹配的多尺度模板匹配方法，属于计算机视觉、图像处理领域，解决了现有的基于最邻近点匹配的方法存在，检测目标出现较大尺度缩放时检测准确度不够的问题。本发明通过对模板图像和被搜索图像的像素点提取特征；对像素点间进行最近邻特征匹配；根据初步匹配的相关性系数初步筛选搜索位置；对不同尺度，所有初步筛选搜索位置进行模板匹配相关性计算，并获得最优匹配结果。本发明适用于图像匹配使用。
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公开(公告)号：CN111665725A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010591443.8
申请日：2020-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种量测数据随机缺失的机电定位系统鲁棒参数辨识方法，属于工业自动化及模型参数辨识领域。本发明针对现有机电定位系统参数辨识方法中，未考虑系统中存在的异常干扰数据，造成参数辨识精度低的问题。包括：采集电机负载端的位置信号，由所述位置信号，基于中心差分法获得负载的速度和加速度；并建立定位系统的逆动力学模型；在概率框架下，建立部分量测数据随机缺失时的机电定位系统鲁棒辨识模型；基于变分贝叶斯框架，推导得到待辨识参数和偏移量的迭代更新公式，当满足迭代更新的终止条件时，获得待辨识参数和偏移量的估计值。本发明用于机电定位系统的参数辨识。
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公开(公告)号：CN107464240B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201710685980.7
申请日：2017-08-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于模板匹配的带矩形引脚芯片的定位算法，涉及带矩形引脚芯片定位领域。本发明是为了解决现有缺少准确定位带矩形引脚芯片的问题。根据芯片的参数绘制不同角度的模板图像；对模板图像进行处理得到模板频域图像；利用快速傅里叶变换的方法计算模板图像和模板频域图像的相关性图像；用不同角度的模板频域图像分别匹配频域图像得到芯片的最佳角度和最佳位置；通过缩放图像提高算法的计算效率；根据模板匹配得到的角度和位置，通过角点检测得到精确的匹配角度和位置。它应用于贴片机带矩形引脚芯片测试过程。
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公开(公告)号：CN106651828B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201610839275.3
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种工业小尺度运动模糊成像条件下的产品尺寸亚像素测量方法，涉及一种基于机器视觉的工业产品尺寸高精度测量方法。为了解决在工业采集图像存在小尺度运动模糊时现有主流亚像素测量算法存在精度低的问题，本发明首先对工业元件图像进行灰度化和中值滤波处理，采用Canny算子进行边缘粗提取并进行局部连通域处理；然后对图中的直线边缘和弧形边缘进行检测与识别，并计算原始灰度图像上对应各边缘所含像素的法向量，计算缘像素沿其法向量方向上灰度值差分，求解二次拟合曲线最大值所在的位置并进行判断，最后对直线边缘有效亚像素位置进行直线最小二乘拟合，求解工业元件各个尺寸参数。本发明适用于产品尺寸的亚像素测量。
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公开(公告)号：CN106289062B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610872995.X
申请日：2016-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 一种基准相机偏移量的校正方法，本发明涉及基准相机偏移量的校正方法。本发明的目的是为了解决现有贴片机的贴装精度低的问题。具体过程为：一、将标定玻璃板背面放在固定相机镜头上，再移动基准相机到固定相机中心位置上方，此时标定玻璃板的正面在基准相机视野中心；二、得到标定玻璃板背面1号、2号、3号、4号圆点在固定相机坐标系中的位置；三、得到5号圆点在基准相机坐标系中的位置，并记录此时贴片头坐标系的原点在贴片机坐标系中的位置；四、计算得到标定玻璃板背面的中心圆心在固定相机坐标系中的位置；五、计算出标定玻璃板的中心在贴片机坐标系中的位置；六、得到基准相机偏移量。本发明用于基准相机偏移量领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106485739B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610842937.2
申请日：2016-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/30
Abstract: 本发明提供一种鲁棒好及精度高的基于L2距离的点集配准方法，属于图像处理中的图像配准技术领域。包括如下步骤：步骤一：获取参考点集和目标点集；步骤二：建立从参考点集到目标点集的空间变换函数；步骤三：根据参考点集和目标点集及建立的空间变换函数，建立参考点集和目标点集的匹配矩阵；步骤四：使得L2距离最小，得到最佳的匹配矩阵和空间变换函数；步骤五：根据得到最佳的匹配矩阵和空间变换函数，完成点集配准。本发明利用L2距离来进一步提升配准算法的效果，配准精度高及改善了鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106485699B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610842936.8
申请日：2016-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种定位精度高、实时性好及对光照具有较高鲁棒性的基于点匹配的基准标志定位方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：步骤一：离线获取表征Mark点形状的关键顶点；步骤二：在线获取待定位Mark点的图片，进行角点或中心点检测，得到Mark点的角点或中心点；步骤三：对步骤二检测到的角点，进行聚合，并提取亚像素角点；步骤四：建立从步骤三中提取的亚像素角点或步骤二得到的中心点变换至步骤一得到的相应关键顶点的空间变换函数，利用配准方法，求取建立的空间变换函数的参数，即：获得待定位Mark点的图片的Mark点定位信息。本发明用于SMT对PCB板的Mark点的定位。
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公开(公告)号：CN106485731B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610872893.8
申请日：2016-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/231
Abstract: 一种基于改进霍夫变换的图像位置配准方法，本发明涉及图像位置配准方法。本发明是要解决现有技术算法复杂、实时性差、计算量大以及算法鲁棒性差的问题，而提出的一种基于改进霍夫变换的图像位置配准方法。该方法是通过步骤一、得到当前灰度图像。步骤二、对步骤一得到的当前灰度图像中均匀选择m个匹配块；并对得到的匹配块进行筛选；步骤三、得到每个匹配块的局部运动估计矢量；步骤四、得到霍夫变换筛选后的局部运动估计矢量；步骤五、求取局部运动估计矢量平均值作为运动估计结果；依据运动估计结果，得到当前图像和基准图像的位置配准关系等步骤实现的。本发明应用于图像位置配准领域。
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公开(公告)号：CN106469458B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610873047.8
申请日：2016-09-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 一种飞行相机的校正方法，本发明涉及飞行相机的校正方法。本发明的目的是为了解决现有贴片机的飞行相机在安装时，安装角度不精确和飞行相机自身的刻度不精确等问题。具体过程为：得到2、3、4、5号圆点在1号飞行相机和固定相机坐标系中的位置；计算2、4号和3、5号组成的直线与1号飞行相机、固定相机和贴片机坐标系之间的夹角；计算出1号飞行相机的X、Y轴相对于贴片机坐标系的刻度ω飞行相机x和ω飞行相机y；重复执行，分别计算出2～6号每个飞行相机的X、Y轴相对于贴片机坐标系的刻度和飞行相机相对于贴片机坐标系的旋转角度。本发明用于飞行相机的矫正方法。
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公开(公告)号：CN106373123B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201610839951.7
申请日：2016-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于k_tSL中心聚类算法的工业元件表面缺陷检测方法，涉及基于机器视觉的工业元件表面缺陷检测技术。目的是为了解决现有主流工业产品表面缺陷检测技术在有干扰的情况下，检测精度低、稳定性差的问题。本发明首先对相机采集到的图像进行待测区域分割，得到元件的多个表面块感兴趣区域，对每一个表面块感兴趣区域的每一个像素位置进行特征提取，对多维特征使用K‑tSL中心聚类算法进行聚类，选取覆盖面积大于50％的连通区域作为正常区域，其余部分为缺陷部分，根据连通区域的大小判断工业元件是否合格。上述方法稳定性好，检测精度高，可以应用到工业元件的自动生产和监测中。
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