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公开(公告)号：CN116037504A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310087349.2
申请日：2023-02-09
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于三维立体视觉的陶瓷封装管壳缺陷检测装置及方法，包括：传输装置，陶瓷封装管壳在所述传输装置上运输；图像采集装置，用于采集所述陶瓷封装管壳的高质量图像；数据处理装置，用于存储所述陶瓷封装管壳的图像，并对陶瓷封装管壳缺陷进行识别与定位；显示装置，与所述数据处理装置相连接；分拣装置，与所述数据处理装置相连接；所述陶瓷封装管壳放置于所述传输装置上运输，所述图像采集装置获取所述陶瓷封装管壳的图像，并传输至所述数据处理装置，当所述数据处理装置判断出所述陶瓷封装管壳存在缺陷时，所述显示装置显示陶瓷封装管壳缺陷的类型、位置及大小，且所述分拣装置将存在缺陷的陶瓷封装管壳分拣到出来。
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公开(公告)号：CN115774026A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211654525.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种陶瓷芯片的缺陷检测装置及检测方法，包括：二维运动平台装置，陶瓷芯片固定在二维运动平台装置上；平台驱动装置，该平台驱动装置控制所述二维运动平台装置沿两个方向移动；工业相机装置，该工业相机装置设置于所述二维运动平台的上方；光源装置，该光源设置于所述工业相机装置上，且正对所述陶瓷芯片；数据处理装置，与所述工业相机装置连接；控制装置，所述控制装置与所述数据处理装置相连接；当所述陶瓷芯片与所述相机装置发生相对移动时，所述工业相机装置获取所述陶瓷芯片的图像并传输至所述数据处理装置，当所述数据处理装置判断出所述陶瓷芯片存在缺陷时，所述控制装置发出警示，并显示陶瓷芯片缺陷的类型、位置及大小。
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公开(公告)号：CN115690086A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211439434.2
申请日：2022-11-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T7/11 , G06V10/74 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于影像变化检测技术领域，公开了一种基于对象的高分辨率遥感影像变化检测方法及系统，包括对高分辨率遥感数据时相进行辐射校正、几何校正；对校正后的高分辨率遥感数据依次进行对等组滤波、颜色量化、J值计算、空间分割处理；使用SSIM与PSNR两种相似性测度分别对对象的相似性进行定量评价；利用多尺度融合策略进行变化检测，使用景观格局指数中的分维数过滤检测结果中的疑似误检区域得到变化检测结果。本发明提供了一种不易受噪声影响的，应用图像纹理特征进行变化检测的OOCD变化检测方法，构建了一个变化检测框架，能够快速准确地检测出具体的变化区域。
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公开(公告)号：CN104933264B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510395389.9
申请日：2015-07-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车再生制动分配系数的确定方法，先根据理想制动力分配曲线将总制动力分配到前后轮上，然后采用模糊控制算法将电动汽车前轮制动力分配为再生制动力和摩擦制动力。在具体实现过程中，本专利采用以车速，制动力强度和电池SOC作为输入，再生制动比例系数作为输出的模糊控制算法。其中，电池SOC的隶属度函数采用模糊统计法来确定，其他输入输出的隶属度函数则是通过采集大量实验数据，结合实际经验及对安全性的考虑来确定的。
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公开(公告)号：CN104616253B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510012633.9
申请日：2015-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用独立成分分析技术的光学遥感图像薄云去除方法，它包括数据准备，大气校正，提取二值图，ICA变换，提取和处理云成分和ICA逆变换这些步骤。本发明利用光学遥感数据单幅图像自身数据，利用了独立成分分析技术提取云独立成分并处理，获得去云的结果。该方法摆脱了多数据或多传感器去云方法对数据要求苛刻等诸多束缚，一定程度上解决了其他单幅遥感影像去云方法中的不足。在多光谱光学遥感数据中，该方法去除了薄云对地物光谱特征的影响，提高了光学遥感数据的使用质量和图像的应用能力。本发明与现有的去薄云的方法相比，相对于单幅数据方法要进行时域变换、频域变换和频率域滤波等一系列复杂处理，克服了现有方法对数据要求苛刻、处理方法复杂等缺点，本发明所用的独立成分分析技术成熟，操作高效、简单，有很大的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104778668A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510179810.2
申请日：2015-04-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 基于可见光光谱统计特征的光学遥感图像薄云去除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：数据准备步骤；2：表观反射率转换；步骤3：大气校正；步骤4：区域分割；步骤5：统计特征参数提取；步骤6：利用去云辐射传输方程求解去云结果。本发明提出了一种基于可见光光谱统计特征的光学遥感图像薄云去除方法，从而使得光学遥感图像能够反映真实的地物光谱信息，提高多光谱光学遥感数据的使用质量、适用范围及应用能力。
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公开(公告)号：CN119148205B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411597271.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于成像技术领域，公开了一种用于微地震逆时定位的Poynting矢量和偏振矢量混合成像方法，本发明基于弹性波场的Poynting矢量和速度偏振矢量，提出了一种针对微地震逆时成像的Poynting矢量与偏振矢量混合成像条件（PPMIC），该成像条件能够在无需对P波和S波进行解耦的前提下利用P波、S波的时差进行成像，相比于传统成像条件节省了大量的计算时间和计算机存储；同时该成像条件充分利用了波场的偏振和传播方向信息，能够更好的压制成像假象，提升微地震定位的精度。将PPMIC与任意曲线网格有限差分算法结合，极大的拓展了微地震逆时成像算法的应用场景，在不需要对地震数据进行复杂的静校正处理的情况下，能够对复杂地形区域采集的微地震数据进行准确成成像。
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公开(公告)号：CN119148205A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411597271.X
申请日：2024-11-11
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于成像技术领域，公开了一种用于微地震逆时定位的Poynting矢量和偏振矢量混合成像方法，本发明基于弹性波场的Poynting矢量和速度偏振矢量，提出了一种针对微地震逆时成像的Poynting矢量与偏振矢量混合成像条件（PPMIC），该成像条件能够在无需对P波和S波进行解耦的前提下利用P波、S波的时差进行成像，相比于传统成像条件节省了大量的计算时间和计算机存储；同时该成像条件充分利用了波场的偏振和传播方向信息，能够更好的压制成像假象，提升微地震定位的精度。将PPMIC与任意曲线网格有限差分算法结合，极大的拓展了微地震逆时成像算法的应用场景，在不需要对地震数据进行复杂的静校正处理的情况下，能够对复杂地形区域采集的微地震数据进行准确成成像。
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公开(公告)号：CN116068626A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310207347.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开了一种高阶谱驱动的同态滤波高分辨率地震数据处理方法，首先输入地震记录，采用谱模拟方法由地震记录估算地震子波的振幅谱，计算地震记录的三阶累积量并进行傅里叶变换得到其相位谱，计算分离点的混合相位子波的相位谱，采用粒子群算法从地震记录的复赛谱序列中确定地震子波与反射系数序列的最佳分离点，从地震记录中分离出混合相位地震子波，并对地震记录进行混合相位子波反褶积，得到混合相位子波反褶积的输出记录。本发明的方法通过同态滤波与高阶谱变换的联合应用，将复杂的高维泛函反演问题降维为单参数反演问题，提高混合相位子波估算的稳定性和计算精度及地震记录的分辨率，增强混合相位子波反褶积方法揭示地下薄层结构的能力。
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公开(公告)号：CN115876721A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211429800.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G01N21/359 , G06V10/764 , G01N21/3563 , G01N21/25
Abstract: 本发明属于农作物分类技术领域，公开了一种农作物分类方法、系统、介质、计算机设备及终端，选取VENμS影像作为数据源，以农业区的玉米、大豆和小麦三种农作物为分析对象，利用农作物在不同的物候时具有不同的光谱反射特性，建立作物NDVI时间序列模型，并用Pearson相关系数对作物类型进行判别；通过设置常数忽略云像素，并采用混淆矩阵的方法对作物分类结果进行分析验证。与传统的使用单时相遥感影像进行监督分类和非监督分类的方法相比，本发明提出的方法充分利用多时相的遥感数据，采用Pearson相关系数进行作物分类，总体精度达到79.30％，Kappa系数达到70.61％，有效地弱化了不同作物之间的光谱混淆现象。
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