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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117273327A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311195690.6
申请日：2023-09-15
Applicant: 东北大学 , 东北大学佛山研究生创新学院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/1093 , G06Q10/087
Abstract: 本发明提供一种可移动货架智能仓库中人机协同的订单拣货优化方法，包括：对P个货架进行编码；计算有效序列；对X个机器人进行编码；当有效序列包括P1个货架编码，有X1个机器人处于空闲状态时，根据有效序列顺序分配X1个机器人搬运P1个货架；根据订单，按照货架的到达拣货站的次序采用贪婪捡取的方式进行拣货工作，实现货架选择、机器人任务指派和订单分拣三个子问题的联合优化。
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公开(公告)号：CN110276759B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910578679.5
申请日：2019-06-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的手机屏坏线缺陷诊断方法，包括以下步骤：通过CCD工业相机采集图像，对所述图像中手机屏的区域进行提取，去掉所述图像背景获取手机屏图像P；对所述手机屏图像P存在的干扰信息进行剔除。对所述去除干扰后的手机屏图像P’的暗部细节进行Gamma变换增强。对所述手机屏图像P’进行缺陷检测。传统的手机屏缺陷检测是基于人工的检测，人工检测具有主观性、效率低，工厂成本高，而本发明提出的基于机器视觉的手机屏坏线缺陷检测方法具有自动化程度高、检测准确率高，低成本的优点，适应我国智能制造的战略需求。
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公开(公告)号：CN110276759A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910578679.5
申请日：2019-06-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的手机屏坏线缺陷诊断方法，包括以下步骤：通过CCD工业相机采集图像，对所述图像中手机屏的区域进行提取，去掉所述图像背景获取手机屏图像P；对所述手机屏图像P存在的干扰信息进行剔除。对所述去除干扰后的手机屏图像P’的暗部细节进行Gamma变换增强。对所述手机屏图像P’进行缺陷检测。传统的手机屏缺陷检测是基于人工的检测，人工检测具有主观性、效率低，工厂成本高，而本发明提出的基于机器视觉的手机屏坏线缺陷检测方法具有自动化程度高、检测准确率高，低成本的优点，适应我国智能制造的战略需求。
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公开(公告)号：CN110445921A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910844048.3
申请日：2019-09-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的手机屏背光异物缺陷诊断方法，包括以下步骤：通过可编程逻辑控制器PLC点亮屏幕使手机屏为白色底色，由CCD工业相机采集图像，对所述图像中手机屏的区域进行提取，获取手机屏图像P；熄灭手机屏幕，开启灰尘侧光装置，通过CCD工业相机采集图像，获得侧光图Q；对手机屏图像P进行预处理和阈值分割，获取背光异物候选区域；结合侧光图Q，定位灰尘，在候选区域中剔除灰尘干扰；提取去除灰尘干扰的背光异物候选区域的局部子图，通过二次阈值分割排除划痕脏斑的干扰；最终可定位得到手机屏背光异物区域。在灰尘因素的干扰去除方面，本发明设计了一种灰尘侧光装置，精准排除灰尘干扰，提高检测的准确率。
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公开(公告)号：CN210405433U
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201921481280.7
申请日：2019-09-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本实用新型提供一种基于机器视觉的手机屏背光异物缺陷诊断装置，该装置由CCD工业相机、遮光罩、侧光灯装置、支架、手机屏传送装置、手机屏固定装置、工作台、压力传感器、挡板、印章机、手机屏点亮装置、主机、图像采集卡构成。由于目前手机屏的缺陷都是由人眼进行检测，具有主观性，基于机器视觉的检测可以提高缺陷检测的准确性，提高检测效率，降低检测成本。而该装置检测手机屏幕相较于一般的检测装置更加贴合手机屏检测特点，具有较强的适应性和稳定性，同时侧光灯的加入也使得检测的准确性大大增加。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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