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公开(公告)号：CN113920498A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111193973.8
申请日：2021-10-13
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于多层特征金字塔的点云3D物体检测方法，该检测方法包括以下内容：在VoteNet网络的基础上，同样是以点云作为输入，在PointNet++骨干网络上产生多层特征金字塔来获得多个点云特征层，这些点云特征层分别配备一个投票模块，获得深度霍夫投票的同时也将其映射到同一个特征空间，然后进行特征融合形成投票簇。通过多层特征的获取以及多层特征信息的合理使用，提高对不同尺寸的物体检测的鲁棒性和准确率。在所搭建的特征金字塔的最下面一层，同时也是点的数量最多的一层进行前背景点分割，根据前背景的得分判定属于该点属于前景点还是背景点，来得到前景点，进一步地提取了这些前景点的特征，来减小杂乱的背景点对检测结果的干扰。
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公开(公告)号：CN109447978B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201811330450.1
申请日：2018-11-09
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种光伏太阳能电池片电致发光图像缺陷分类方法，该方法步骤是：第一步：获取光伏太阳能电池电致发光图像；第二步：图像分块；第三步：用特征描述子描述每个图像块特征；第四步：用分类器进行训练测试。所述特征描述子为CS‑LBP特征描述子或CPICS‑LBP特征描述子。该方法通过将图像先进行分块处理，再通过特征描述子进行局部提取的方式获得图像特征，再结合分类器能很好地将EL图像进行分类。本发明方法尤其适用于检测裂纹、断栅，并在光伏电池片电致发光图像缺陷分类工程实践中取得了很好的效果。
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公开(公告)号：CN110610475B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910607197.8
申请日：2019-07-07
Applicant: 河北工业大学 , 天津爱普杰科技有限公司
Abstract: 本发明为一种具有结构解耦功能深度卷积神经网络的视觉缺陷检测方法，该方法用于光伏电池片表面缺陷检测，创造性的通过将SEF的结构解耦功能集成到CNN中，同时保留公共卷积层的特征提取能力，加强了模型对复杂裂纹缺陷特征的提取的有效性和准确性，实现了特征与背景的去耦合；对比于VGG16和GO‑CNN表面缺陷检测方法，设计的结构解耦神经网络模型在三个指标(精度、召回率、F‑测度)上都提升3％左右，而且可以有效的解决电池片表面背景纹理复杂、裂纹缺陷特征多样、形状随机的问题，缺陷识别的准确率达到99％。
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公开(公告)号：CN111598860A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010402197.7
申请日：2020-05-13
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入自注意力门模块的yolov3网络的锂电池缺陷检测方法，包括采集含有待检测缺陷的锂电池图像，并将采集的图像统一缩放至合适大小；利用嵌入自注意力门模块的yolov3网络进行特征提取；其中，自注意力门模块包括多尺度特征融合模块和自注意力机制模块两部分；以yolov3网络模型的darknet-53网络作为主干网络进行特征提取。该方法深层特征和浅层特征首先通过自注意力门模块集成，可以捕获在空间维度上的上下文信息并抑制浅层特征的复杂背景的冗余信息，然后自注意力门模块采用空间注意力计算每个像素的权重得到注意力映射图，充分利用了上下文信息，在处理一些相似的目标缺陷时，上下文信息可以更好地将它们区别开。
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公开(公告)号：CN106709529B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710036522.0
申请日：2017-01-18
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开一种光伏电池色差分类的视觉检测方法，该方法首先通过采集光伏电池图像，对图像进行定位，实现图像前景和背景的分割，然后提取感兴趣区域特征信息，获得图像的颜色特征、灰度特征和几何形状特征等，建立图像特征信息库，进行训练与学习，实现对光伏电池的色差分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110619146A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910737874.8
申请日：2019-08-12
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开基于结构相似性度量的多晶硅电池片裂纹缺陷检测方法，该方法包括如下步骤：步骤1，结构相似性度量函数设计；步骤2，预处理待检测图像；步骤3，裂纹缺陷提取和定位。与现有技术相比，本发明的检测方法能够增强裂纹缺陷，抑制晶粒，从而提高裂纹缺陷和EL图像背景的对比度，获取一致均匀的背景，实现非均匀纹理背景下裂纹缺陷检测。
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公开(公告)号：CN109447978A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811330450.1
申请日：2018-11-09
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种光伏太阳能电池片电致发光图像缺陷分类方法，该方法步骤是：第一步：获取光伏太阳能电池电致发光图像；第二步：图像分块；第三步：用特征描述子描述每个图像块特征；第四步：用分类器进行训练测试。所述特征描述子为CS-LBP特征描述子或CPICS-LBP特征描述子。该方法通过将图像先进行分块处理，再通过特征描述子进行局部提取的方式获得图像特征，再结合分类器能很好地将EL图像进行分类。本发明方法尤其适用于检测裂纹、断栅，并在光伏电池片电致发光图像缺陷分类工程实践中取得了很好的效果。
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公开(公告)号：CN106018422B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610551442.4
申请日：2016-07-13
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明基于匹配的异形冲压件轮廓缺陷视觉检测系统及方法，其特征在于该检测系统包括智能相机、第一支架、第二支架、计算机、控制部分、透明旋转圆盘、电机、传感器和背部光源，控制部分控制电机的转动及智能相机的触发；由智能相机、第一支架和计算机共同构成视觉系统，所述智能相机通过第一支架固定在透明旋转圆盘的上方，智能相机通过通信线同时与计算机和控制部分连接，计算机与控制部分连接，所述透明旋转圆盘与电机连接，所述背部光源位于智能相机的正下方，且处于透明旋转圆盘的下方；所述传感器包括传感器发射器和传感器接收器，传感器接收器与传感器发射器相对设置，并且在同一水平线上，传感器发射器与第二支架相连。
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公开(公告)号：CN108304000A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201711031112.3
申请日：2017-10-25
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05D3/12 , G02B27/01 , H04M1/725 , H04N13/332
Abstract: 本发明涉及云台实时VR系统，其特征在于该系统包括双目相机、三轴云台、智能手机、VR眼镜、系统电源和工业电脑；所述三轴云台具有三个自由度，包括单片机、托盘、三个轴、电机驱动和空心杯电机，三个轴直接或者间接连接托盘，单片机通过电机驱动与空心杯电机连接，且单片机、电机驱动和空心杯电机均直接或者间接连接在托盘上，单片机为整个三轴云台的控制中心，单片机的输出口与电机驱动的使能端相连；双目相机固定放置在三轴云台的托盘上；所述工业电脑与三轴云台上的单片机进行串口通信；所述工业电脑同时与双目相机连接，所述工业电脑通过搭建的局域网与智能手机连接，所述智能手机放置在VR眼镜上，VR眼镜由用户佩戴，所述智能手机上安装有VR APP。
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公开(公告)号：CN107768269A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711036375.3
申请日：2017-10-30
Applicant: 河北工业大学 , 天津英利新能源有限公司
CPC classification number: H01L22/12 , G06T3/608 , G06T5/002 , G06T5/006 , G06T7/136 , G06T7/80 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明提供了一种多晶硅太阳能电池片外观脏污缺陷检测的方法，该方法主要分为两步：第一步对电池片进行预处理，获取感兴趣区域，后续操作都以此为基础；第二步识别并标记脏污区域。预处理部分包含了：把采集到的三通道图像分为R通道、G通道、B通道图像，选取缺陷与背景对比度较强的R通道图像进行后续处理；对选取的R通道图像进行平滑处理，抑制图像噪声和高频成分的干扰，再对图像进行旋转校正操作，使图像边缘平行于坐标系，然后进行固定阈值分割图像，依据面积，设定上下临界值，排除传送带区域对图像处理造成的干扰；然后对图像进行形态学闭环操作,排除阈值分割不充分时产生的小型黑洞，最后实现对多晶硅太阳能电池片外观脏污缺陷检测。
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