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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105072330A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510423786.2
申请日：2015-07-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明公开了一种线阵相机的自动调焦方法，属于图像采集领域，特别涉及一种线阵相机的调焦方法。首先改变拍摄物体与相机之间的距离，同时用线阵相机对目标图像进行采集；分析采集到的每一帧图像，通过对图像像素点的值的大小进行分析，如果图像为全黑或者全白，则图像不符合要求，重新进行采集；其次将整个距离变化过程获得所有图像拼接为一幅图像；对拼接图像进行灰度化处理、去噪处理、增强处理；最后计算该图像中最清晰的位置，该位置对应的物体被采集图像时的位置即为最佳拍摄位置。本发明对比现有技术有成本低、速度快、计算量小的优点。
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公开(公告)号：CN104978748A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510391088.9
申请日：2015-07-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/001 , G06T2207/20056 , G06T2207/20216 , G06T2207/30121
Abstract: 该发明公开了一种基于局部像素值的液晶屏缺陷检测方法，涉及一种针对液晶屏像素缺陷的自动检测方法，特别是针对手机屏和平板屏的像素缺陷检测。该方法通过采集液晶屏清晰图像，将采集到的图像进行灰度等处理，然后对灰度图像分别进行列投影和行投影，根据投影的极小值，将最开始获取的图像划分为网状的像素块图像，再将整个图像划分为多个区域，每个区域包含多个像素块，针对各区域根据各像素块灰度与该区域平均灰度的差距检测出有缺陷的像素块；从而具有能同时检测多种像素缺陷，检测准确度高，速度快的效果。
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公开(公告)号：CN104952081A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510424823.1
申请日：2015-07-20
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G02F1/1309 , G06T7/70 , G06T2207/20132 , G06T2207/30121 , G06T2207/30148
Abstract: 该发明公开了一种基于极值差分统计特征的COG偏移检测方法，属于数字图像处理领域，具体涉及一种COG检测方法。本发明根据BUMP引脚压合区域的灰度梯度及位置特征，进行特征重组，再通过区域梯度场的量化，避开了大量的数据运算，在运算速度上完全能跟上实际的生产节拍。采用最小二乘法拟合多组计算数据，本方法检测正确率很高，能取代人工的电气检测和显微镜检测，可以广泛应用于COG生产中的自动光学检测。
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公开(公告)号：CN109657787B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201811552899.2
申请日：2018-12-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06N3/063
Abstract: 本发明涉及计算机与电子信息技术领域，具体涉及一种二值忆阻器的神经网络芯片。本发明利用忆阻器具有的开关比，即存在高低两种阻态，与二值化神经网络结合起来以在不同材料的忆阻器上完成存储和运算，并将其与中央处理器结合，以提高神经网络的计算效率和速度。除执行神经网络算法外，本发明还可利用二值化神经网络架构进行类似于FPGA的现场编程；即输入经过特殊编码处理的数据流，对照其应输出结果按照二值化神经网络的方法进行现场学习，当正确率达到100％时即停止学习，该网络即可执行对应功能。
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公开(公告)号：CN104978748B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201510391088.9
申请日：2015-07-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 该发明公开了一种基于局部像素值的液晶屏缺陷检测方法，涉及一种针对液晶屏像素缺陷的自动检测方法，特别是针对手机屏和平板屏的像素缺陷检测。该方法通过采集液晶屏清晰图像，将采集到的图像进行灰度等处理，然后对灰度图像分别进行列投影和行投影，根据投影的极小值，将最开始获取的图像划分为网状的像素块图像，再将整个图像划分为多个区域，每个区域包含多个像素块，针对各区域根据各像素块灰度与该区域平均灰度的差距检测出有缺陷的像素块；从而具有能同时检测多种像素缺陷，检测准确度高，速度快的效果。
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