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公开(公告)号：CN113554605B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110777751.4
申请日：2021-07-07
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及织物检测技术领域，涉及一种基于特征匹配的织物异常区域检测方法，包括以下步骤：S1、织物图像特征提取；S2、织物图像异常判别；通过距离度量公式为L2和余弦相似性的结合，给出异常判别分数为D；S3：织物异常区域定位；将粗略异常像素分数图p进行高斯模糊消除干扰点从而得到异常像素分数图p'，给定阈值τ2，若p'中像素点的分数值小于τ2，则标记该像素点为正常像素点，若p'中像素点的分数值大于τ2，则标记该像素点为异常像素点。本发明通过距离度量与余弦相似性相结合，解决织物异常判别准确性低的问题；将粗略异常像素分数图进行高斯模糊消除干扰点得到异常像素分数图，通过阈值比较，解决织物异常定位准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN113393524B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110676959.7
申请日：2021-06-18
Applicant: 常州大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/13 , G06T7/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及目标位姿估计技术领域，涉及一种结合深度学习和轮廓点云重建的目标位姿估计方法，包括以下步骤：S1、对双目视觉系统进行标定并立体校正；S2、使用训练得到的目标检测网络模型识别出左、右摄像机图像中的目标，并得到目标的边界区域；S3、对左右摄像机图像中检测的目标的边界区域使用LSD算法进行直线段检测；S4、结合深度学习目标检测网络的输出和多约束的方法对直线段进行匹配；S5、重建目标的轮廓点云；S6、对目标进行位姿估计。本发明通过左右摄像机，利用YOLOv4深度学习算法并结合轮廓点云重建，立体匹配的计算时间短，同时计算量小，同时普通摄像机成本大大降低。
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公开(公告)号：CN111079815B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN201911262904.0
申请日：2019-12-11
Applicant: 常州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向废线路板拆解的高值电子器件自动识别方法，主要包括以下几个步骤：1)采集、标注线路板电子器件图片搭建训练和验证图像数据集；2)建立识别电子器件的深度学习网络；3)利用1)中制作的图像数据集训练2)中搭建好的深度学习网络，并通过网络训练来实现电子器件的识别，再综合考虑实际检测需求将检测到的目标从位置回归框中单独提取出来通过传统的图像处理算法对该目标进行精确定位。该电子器件识别定位方法充分发挥了深度学习的优势，相比于现有的识别定位方法不仅对环境变化鲁棒性好，针对不同背景场合可移植性强，还弥补了SVM方法需要采用大量数据训练的缺点。
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公开(公告)号：CN113554604A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110747626.9
申请日：2021-07-01
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的熔喷布缺陷区域检测方法，包括以下步骤：S1：通过Kmeans聚类得到二值化阈值大小；S2：粗定位图像中对应熔喷布缺陷的可能区域，熔喷布缺陷包括过厚、过薄、破损、褶皱、污渍区域；S3：对粗定位后的图像进行逐级网格划分；S4：基于网格划分结果对缺陷区域进行关联性处理；S5：通过计算关联性值对熔喷布缺陷区域完成精准定位。本发明能够实现对熔喷布缺陷位置的精准定位，同时能保证检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN109307488B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811352588.1
申请日：2018-11-14
Applicant: 常州大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明涉及一种钢琴白键安装平整度检测装置与方法，包括钢琴支撑门架、钢琴定位夹具及视觉检测系统，在钢琴装夹完毕后，首先人工调整键盘左侧第一个白键安装高度，后通过在键盘上方放置一根标准参考条，通过视觉检测系统获取所有白键与标准参考条之间的缝隙尺寸，并与左侧第一个事先调整好的白键缝隙尺寸作比较，得到其他白键安装平整度的数据。本发明中，视觉检测摄像机与定位夹具一体化设计，确保了在检测同一架钢琴时摄像机与各白键在拍摄时相对距离的一致性，受钢琴相对于支撑门架前后左右位置不重复的影响小，使得装夹方便，检测结果更可靠，效率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969612A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911224979.X
申请日：2019-12-04
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明提供一种二维码印刷缺陷检测方法，主要流程包括：通过鼠标设置ROI界定图像获取区，并对所获取的图像进行预处理并阈值自适应二值化，后首先检测二维码定位符，若定位符个数、相互间位置关系不满足条件，则认为该二维码定位符缺失/缺损/污染或二维码外轮廓有变形，在此基础上，进一步检测二维码轮廓缺损及黑/白道痕缺陷。若过程中检测出某类缺陷，则可根据需要终止检测过程，判定当前二维码存在缺陷，以提高检测效率。
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公开(公告)号：CN120014619A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510084530.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及光伏板技术领域，尤其涉及一种用于退役光伏板标签识别方法，包括采集退役光伏板图像，并构建数据集；利用网络检测模型获取光伏板标签中字符图像区域，生成字符文本框；对包含字符文本框图像进行校正；利用动态行阈值对关键词文本框的行进行识别和扩展；将扩展后的关键词文本框的图像坐标转为像素坐标，根据像素坐标的边界值扩展后的关键词文本框进行裁剪，得到扩展后的关键词文本框的子图像；利用文字识别模型对扩展后的关键词文本框的子图像中的字符进行提取。本发明解决关键词标签的识别框进行延展时存在串行，导致字符识别模型无法准确性识别出关键词的问题。
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公开(公告)号：CN119832631A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411836891.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 常州大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及动作分割技术领域，尤其涉及基于人体骨架和动作边界回归优化的动作分割方法，包括对视频进行动作分割，构建动作视频数据集；利用动作视频提取每帧人体骨架特征；构建LFE模块、动作分割分支网络和边界回归分支网络的动作分割网络，将人体骨架特征输入LFE模块输出共享动作特征；将共享动作特征分别输入动作分割分支网络和边界回归分支网络；使用边界回归分支网络预测的动作边界优化动作分割分支网络的动作类别，输出动作分割结果。本发明解决现有动作分割方法依赖于视频内容的场景和对象信息，无法处理动作变化快的细粒度语义信息，从而导致动作分割准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN119594882A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411670145.2
申请日：2024-11-21
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及光伏板检测技术领域，尤其涉及一种光伏板的变形检测方法及系统，包括采集待测光伏板的若干个ROI区域的中心点与图像采集设备的距离；构建变形状态数组，计算变形状态数组与标准状态数组中元素值不等次数，利用不等次数的总和计算变形指数。本发明解决现有方法对光伏板形变检测方法复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN119167681A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411189271.6
申请日：2024-08-28
Applicant: 常州大学
IPC: G06F30/23 , G01K13/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及光伏板技术领域，尤其涉及一种稳态热载荷作用下光伏板温度预测方法，包括测量光伏板各层厚度参数、上下两外层表面温度值；构建光伏板各层温度预测模型，利用光伏板各层的材料导热修正系数和厚度参数进行各层温度预测。本发明解决现有技术中缺少对光伏板层间温度进行有效预测的问题。
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