一种目标匹配方法、装置和机器人

    公开(公告)号:CN112767426A

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202110018500.8

    申请日:2021-01-07

    Abstract: 本发明公开了一种目标匹配方法、装置和机器人,属于图像处理领域。其中方法首先获取目标图像和目标图像,然后对两个图像进行预处理得到两个物体边缘轮廓图,之后再分别获取两个物体边缘轮廓图上相互匹配的指定点;获取指定点后以已完成匹配的指定点为基础对模板物体边缘轮廓图上的其他未匹配点进行一一匹配,直至完成所有点的匹配。本申请方案只有第一个点匹配时是全局匹配,其他点都以已完成匹配的指定点为基础进行匹配,匹配时只需在已完成匹配的指定点一定距离内的点进行匹配即可,匹配速率快,匹配准确度高。

    一种图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器

    公开(公告)号:CN112419331A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011268751.3

    申请日:2020-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种同类型多目标物体的图像分割方法、装置、终端、存储介质及处理器,该方法包括:采集待分割图像;待分割图像中,至少具有所述同类型多目标物体中的待分割的一个目标物体的完整图像;提取所述待分割图像中所述待分割的一个目标物体的轮廓特征;根据提取到的所述待分割图像中待分割的一个目标物体的轮廓特征,确定所述待分割图像中包含待分割的一个目标物体的轮廓特征的区域,作为所述待分割的一个目标物体的单独目标区域;根据所述单独目标区域和预先训练好的图像分割模型进行图像分割,确定所述待分割的一个目标物体的分割图像。该方案,能够将所有完整目标物体单独分割出来,且能够选择只分割某个单独目标物体,以提升分割能力。

    一种基于深度学习的单目标物体分割方法及检测设备

    公开(公告)号:CN111951270A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN202010606442.6

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明属于电机卡簧凹槽高度检测中图像处理技术领域,公开了一种基于深度学习的单目标物体分割方法及检测设备,利用改进的U-Net神经网络,在同类型不完整目标和完整目标同时存在下,将完整的目标分割出来,并将把完整的目标过滤掉。本发明发明通过对U-Net神经网络进行改进,在同类型不完整目标和完整目标同时存在时,该网络可以直接将完整的目标分割出来,而把不完整的目标过滤掉。此方法对于只考虑完整目标情况时有很大的帮助,减少了不完整目标的干扰,缩减了完整目标分割步骤;并且改进后的U-Net网络相对比原始U-Net网络,提高了网络的分割效率。

    一种螺钉缺失检测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN110458800A

    公开(公告)日:2019-11-15

    申请号:CN201910551548.8

    申请日:2019-06-24

    Abstract: 本申请实施例提出的一种螺钉缺失检测方法、装置及存储介质,通过获取待检测装置的用于安装螺钉的螺钉安装部的图像,对图像进行斑点检测,获取斑点检测得到的斑点的参数信息,将参数信息与预设的螺孔参数信息进行匹配,若匹配成功就说明螺钉安装部上还有螺孔,也就可以确定螺钉安装部存在螺钉缺失。通过本方案进行螺钉缺失检测,与通过人眼检测相比,省时、省力而且准确性高,而且本方案适用于对任何安装有螺钉的装置进行检测,操作简单、实用性更强。

    一种基于视觉的弯头动态触发测量方法

    公开(公告)号:CN120084210A

    公开(公告)日:2025-06-03

    申请号:CN202510002679.6

    申请日:2025-01-02

    Abstract: 本发明提供一种基于视觉的弯头动态触发测量方法,其包括:检测步骤,采用第一次ROI滤波检测步骤,检测是否存在物体;判断步骤,通过将第一次ROI滤波检测步骤检测到的物体进行模版匹配,判断是否是疑似换热器弯头;所述检测步骤,在所述判断步骤判断是疑似换热器弯头后,再通过第二次ROI滤波检测步骤,进一步检测所述换热器弯头中间空的区域是否为白色像素;所述判断步骤,若所述第二次ROI滤波检测步骤检测到所述换热器弯头中间空的区域为白色像素时,判断为换热器弯头。根据本发明能解决同一弯头动态情况下重复触发、导致容易出错,检测效率低下的问题。

    图像的超分辨率重建方法、装置、设备、存储介质及产品

    公开(公告)号:CN119559047A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411493004.8

    申请日:2024-10-24

    Abstract: 本申请提供了一种图像的超分辨率重建方法、装置、设备、存储介质及产品,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取同一物体的深度图像和彩色图像;对彩色图像提取边缘得到第一边缘图;对上采样后的深度图像取边缘得到第二边缘图;对第一边缘图和第二边缘图进行融合,得到优化边缘图;通过双流深层卷积神经网络模型中的卷积网络,对上采样后的深度图像和优化边缘图进行特征提取,得到低分辨率深度图像特征和高分辨率彩色图像边缘特征;通过卷积层和多尺度残差模块,对低分辨率深度图像特征和高分辨率彩色图像边缘特征在不同尺度进行特征提取和特征融合,得到重建的高分辨率深度图像。本申请能够减少纹理复制现象,改进超分辨率深度图像的重建效果。

    对工件位姿进行估计的方法、电子设备和机器人

    公开(公告)号:CN119515960A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411287359.1

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本发明提供了一种对工件位姿进行估计的方法、电子设备和机器人,该方法包括:对目标工件的工件点云进行平面分割,得到目标工件点云的分割平面集;构建所述分割平面集中目标分割平面的坐标系,基于所述目标分割平面的坐标系确定目标工件在目标分割平面上的位姿。本发明能够克服环境影响准确提取工件点云,同时能够在工件点云上直接构建工件坐标系,无需预先构建工件模板和依赖特定的工件形状和结构,适用于不同类型、大小形状工件的位姿估计,具有良好的通用性。

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