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公开(公告)号：CN107993235B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201711207620.2
申请日：2017-11-27
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理技术的波纹阻火盘波高测量方法。本发明先获取多角度的波纹阻火盘灰度图像，对获取的灰度图像进行同态滤波、闭运算处理、OTSU二值化处理、连通域分割等操作，得到多个包含单个倾斜波纹三角形的图像。对每个分割后的波纹三角形进行倾斜矫正，并对矫正后的三角形进行自动分类，包含上凹型三角形、下凹型三角形以及凸型三角形。分类后，针对不同类型的波纹三角形采用不同的方法提取有效的角点，最后使用平行线法计算并输出波纹高度。本发明基于图像处理技术采用了快速简便且具有较高精度的计算方法，可以替代人工对阻火盘波纹高度进行测量，解决了准确率低、效率低的问题。
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公开(公告)号：CN109886912A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201811170333.3
申请日：2018-10-09
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法，具体实施内容为：本发明方法采用OTSU法和最佳阈值对原始推力轴承保持架灰度图像进行二值化处理；对OTSU法获得的二值化图像进行中值滤波，滤除表面缺陷后进行背景差分；在背景差分后的图像上抹去“伪缺陷”后，粗提取表面缺陷；对断开的表面划痕缺陷进行断痕重连后，分类提取推力轴承保持架表面压痕缺陷和划痕缺陷，同时记录对应缺陷的数目；最终在原始推力轴承保持架灰度图像上标记出表面缺陷，实现了一种推力轴承保持架表面缺陷的检测。本发明方法采用机器视觉的方式能有效解决采用人眼识别时费时费力，可靠性差的问题，算法具有创新性且鲁棒性良好，同时简单实用，精度高，可提高相关产品缺陷的检测效率，为相关企业减少用工成本。
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公开(公告)号：CN109886911A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201811170159.2
申请日：2018-10-09
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理技术的水准泡刻线缺陷检测方法，具体实施内容为：本发明方法对获取的水准泡刻线灰度图像进行二值化、中值滤波获得二值滤波图像；接着在二值滤波图像中进行轮廓检测，若水准泡刻线轮廓数为2，则对刻线轮廓进行旋转摆正处理；然后获取摆正后的刻线最小外接矩形，求取刻线轮廓连通域面积与其最小外接矩形面积的比值并在矩形内逐行获取刻线行程长度，排除干扰后求取两刻线宽度并计算两刻线宽度偏差；最后通过对刻线连通域面积、刻线连通域面积与其最小外接矩形面积的比值和刻线宽度偏差的限制来判断刻线缺陷存在与否。该方法可用于机器替代人工对刻线缺陷进行检测，解决了人工测量费时费力，效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN108940924A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201811053773.0
申请日：2018-09-11
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种平面推力轴承保持架成品质量自动检测分选方法及装置。本发明通过上料桶和正反筛选模块使大量的平面推力轴承保持架保持反面朝上且均匀有序的通过料带送入受料装置中。通过压紧气缸对保持架滚珠进行定位。采用精密位移传感器测量滚珠游隙大小以及缺珠情况。采用机器视觉检测方法对保持架正反面缺陷进行检测。移动夹持模块包括移位气缸、滑台、滑轨、升降板、升降气缸和四个气缸机械爪，通过移动夹持模块实现保持架的移动和分选。本发明能够自动快速的对保持架质量进行检测，送料、分选自动完成，产品检测效率高、可靠性好，大大节约了人工成本，有利于大规模推广应用。
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公开(公告)号：CN108413858A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810577551.2
申请日：2018-06-07
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种接触式圆珠笔球珠尺寸形状测量装置及测量方法。本发明包括竖直位移导轨、水平位移导轨、悬臂梁、精密电感测头、三爪卡盘、专用固定装置、气浮转台、测量仪、大理石台面、调节按钮、启动开关、电脑终端；专用固定装置又包括针尖、软管、塑胶盒、气囊、塑料吸盘、针尖底座、单向阀。本发明中专用固定装置针尖顶端内部设计为下锥面构造，针尖底座外径大于单向阀外径，气囊在处于吸气状态时将圆珠笔球珠稳定的固定在针尖顶端，精密电感测头对圆珠笔球珠进行数据采集，电脑终端计算圆珠笔球珠的直径、圆度及表面粗糙度，并判断被测球珠是否为合格品及表面粗糙度等级。本发明解决了圆珠笔球珠难以进行接触式测量及固定的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107328681A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710660647.0
申请日：2017-08-04
Applicant: 中国计量大学
CPC classification number: G01N5/00 , G01N21/84 , G01N2021/8466
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的谷物与豆类千粒重及含水量检测系统。本发明至中的CCD相机机构位于机箱的正上方，CCD相机机构通过支撑杆与机箱连接，机箱内放置有可伸缩散料板机构、条形光源机构和精密电子天平，可伸缩散料板机构位于精密电子天平正上方，两个条形光源机构位于可伸缩散料板机构的侧方。上位机模块用于CCD相机机构所采集的图像的计数处理、千粒重和含水量计算以及发送命令给条码打印机模块。条码打印机模块用于打印谷物粒数、重量、千粒重、含水量等信息。本发明精准可靠、结构简洁且通用性强，并且可减少种子粘连、堆叠，减小后期图像处理难度且可实现千粒重、水分含量检测等功能。
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公开(公告)号：CN119515901A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411292152.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/155 , G06T7/162 , G06T7/187 , G06T7/521 , G06T7/64
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息三维形貌的粘连花生二维灰度图像分割方法，涉及图像粘连分割技术领域，包括下述步骤：基于三角测量原理，搭建线结构光成像系统，利用系统逐行采集运行中花生的点云，经拼接获得三维形貌，结合局部表面拟合算法计算点云法向量与曲率，以法向量和曲率为特征利用区域生长分割算法进行三维分割，随后采用滚球法提取单个花生模型的二维轮廓，建立搜索模板，对粘连图像实施多尺度特征匹配实现区域定位，最后利用开运算优化分割区域。本发明，有效解决花生荚果外形非凸性、表面纹理复杂等特征导致粘连图像难分割的问题，且增加花生高度、球面度等信息，有利于后期品质检测的准确性和合理性。
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公开(公告)号：CN119359810A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411463434.5
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种用于管状水准泡角值测量的图像处理方法，首先对采集的水准泡图像进行二值化处理；其次进行第一次刻线搜索，根据刻线的方向角对图像进行倾斜校正；再次进行第二次刻线搜索，确定气泡左端点搜索区域，获取气泡左端点；然后计算气泡左端点到左刻线主轴线的物理距离；最后计算水准泡中气泡移动前后两幅图像中的气泡左端点到左刻线主轴线的物理距离差值的绝对值，得到气泡沿轴向移动的距离。本发明较佳地实现了管状水准泡角值测量过程中必需的气泡轴向移动距离的自动测量，完全排除了人工干预带来的费时费力、测量误差大等问题，可有效提高测量结果的准确度和测量效率。
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公开(公告)号：CN119128695A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410695657.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/243 , G06N3/09 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的吸毒预测方法。对一批吸毒者与正常人分别进行包含多个血液检查项目的检查，得到原始样本数据；对数据进行异常值处理、离散化处理和缺失值处理等预处理后，使用皮尔逊相关系数对各血液检查项目进行相关性分析，筛选得到较强相关性的血液检查项目，并制作吸毒预测数据集；采用经过k折交叉验证参数调优的随机森林机器学习算法在数据集上进行训练，得到预测模型；使用预测模型可实现对待测样本的吸毒情况的预测。本发明通过随机森林机器学习算法学习吸毒者和正常人的部分血液检查项目之间的差异实现吸毒情况预测，在实际应用中有具有较低的时效性要求、较高的准确率和较强的泛化能力与抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN118918327A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410963688.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8n‑seg的花生分割方法，包括以下步骤：采集花生图像进行数据增强并标注生成花生数据集；将花生数据集按设定的比例划分为训练集和验证集；构建改进YOLOv8n‑seg模型，引入可变形卷积DCNv3模块、C2f_DCNv3模块、尺度序列特征融合SSFF模块、三重特征编码器TFE模块和EMA注意力模块，得到改进后的YOLOv8n‑seg‑DSE模型；使用训练集和验证集对YOLOv8n‑seg‑DSE模型进行训练与验证，得到花生分割模型；获取待分割的花生图像输入花生分割模型，得到花生分割结果。本发明对YOLOv8n‑seg模型进行改进，增强对花生特征的提取，提高了花生分割精度，同时减少了模型的大小，更易部署在移动端。
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