-
公开(公告)号：CN113970552B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111128074.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01N21/88 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，包括：1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别。本发明具有较强的泛化能力，基于计算机视觉的方法只能对预先标注的缺陷类型进行检测，而本发明对任何能引起苹果共振频率变化的缺陷类型都适用。通过选择高阶共振频率并结合降噪技术，使得本发明提出的新方法具有很强的抵抗噪声能力，适用于环境不可控的各种实际工况，这是有别于传统计算机视觉方法的突出优点。
-
公开(公告)号：CN111076670A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911240017.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01B11/10 , G01N21/25 , G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/89
Abstract: 本发明涉及一种苹果内外品质在线无损检测方法，应用苹果内外品质在线无损检测系统，系统包括：苹果外部品质检测单元、苹果内部品质检测单元、控制和数据处理单元及果托，控制和数据处理单元包括工控机，苹果外部品质检测单元包括：上部外观检测单元和下部外观检测单元，上部外观检测单元、苹果内部品质检测单元、下部外观检测单元依次固定在传送带两侧的固定架上，果托放置在传送带上，用于放置苹果，所述苹果内外品质在线无损检测系统布置于黑箱中；本发明利用机器视觉和可见光-近红外透射光谱，基于图像处理、深度学习和光谱分析技术来检测苹果果径、着色度、表面缺陷、霉心病、糖度，实现了产线上苹果内外品质全面快速无损检测理论与方法。
-
公开(公告)号：CN113824875B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110917929.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。
-
公开(公告)号：CN113824875A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110917929.0
申请日：2021-08-11
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种基于调制光源亮度间隔和拍摄间隔的果蔬拍摄方法，具体包括如下步骤：步骤1：建立拍摄的时间间隔与光源亮度变化的时间间隔之间的关系式，保证在每一个光源亮度变化的时间间隔内最多只有一次拍摄；步骤2：选取拍摄次数N与拍摄的时间间隔δ，根据步骤1得到光源亮度变化的时间间隔；步骤3：对照明系统和拍照系统进行设置；步骤4：对果蔬进行拍摄，得到在不同拍照亮度下的果蔬照片；步骤5：选取成像最优的果蔬照片。根据本申请提供的方式设置时间间隔，照明亮度调节与拍摄按照各自的频率进行操作，不需要对光源模块和拍摄模块进行联动，就能够自动获取不同照明亮度下的果蔬图片，大幅降低了系统的复杂度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111076670B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201911240017.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
IPC: G01B11/10 , G01N21/25 , G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/89
Abstract: 本发明涉及一种苹果内外品质在线无损检测方法，应用苹果内外品质在线无损检测系统，系统包括：苹果外部品质检测单元、苹果内部品质检测单元、控制和数据处理单元及果托，控制和数据处理单元包括工控机，苹果外部品质检测单元包括：上部外观检测单元和下部外观检测单元，上部外观检测单元、苹果内部品质检测单元、下部外观检测单元依次固定在传送带两侧的固定架上，果托放置在传送带上，用于放置苹果，所述苹果内外品质在线无损检测系统布置于黑箱中；本发明利用机器视觉和可见光‑近红外透射光谱，基于图像处理、深度学习和光谱分析技术来检测苹果果径、着色度、表面缺陷、霉心病、糖度，实现了产线上苹果内外品质全面快速无损检测理论与方法。
-
公开(公告)号：CN108648168A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810212065.0
申请日：2018-03-15
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明属于晶圆检测技术领域，尤其涉及一种针对具有重复图案阵列结构产品的IC晶圆表面缺陷检测方法，包括以下步骤：a、由白光干涉仪获取标准IC晶圆图像，对标准IC晶圆图像进行图像预处理后存储于标准图像样本库，再由白光干涉仪获取待检IC晶圆表面单个结构单元的原始图像，即待测图像，并进行图像预处理；b、对标准图像样本库的标准图像和图像预处理后的待测图像进行图像配准；c、对标准图像和配准后的待测图像依次进行灰度差影运算、图像二值化处理和形态学方法处理，得到缺陷图像；d、对缺陷图像进行缺陷类型识别和缺陷位置标记。本发明在晶圆表面具有重复图案阵列的情况下实现IC晶圆表面缺陷的检测，具有算法简单，检测快速有效的特点。
-
公开(公告)号：CN113971435A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111001520.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明属于果蔬检测技术领域，涉及一种融合糖度和霉心病光谱信息的果蔬无损检测方法，包括：分别采集糖度和霉心病光谱数据；对光谱数据标注标签，构建数据集；设置以数据集作为输入的双模态神经网络回归模型；采用训练集训练双模态神经网络回归模型，并优化，得到训练好的双模态神经网络回归模型；利用训练好的双模态神经网络回归模型对苹果是否存在霉心病和苹果的糖度值进行预测。本申请实现同时检测糖度和霉心病的功能，与单一检测糖度或霉心病的其他方法比较，利用了更多的光谱信息，能够得到更准确的预测结果；只需一次检测，即可同时得到糖度和霉心病的信息，有利于简化检测流程。
-
公开(公告)号：CN113970552A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111128074.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种结合激光散斑和Kmeans聚类算法的苹果无损检测方法，包括：1、采用激光散斑测量方法，获取N个苹果的散斑位移，计算N个苹果的共振频率；2、采用标准的Kmeans聚类算法，对N个苹果的共振频率进行中心聚类计算；3、获取待检测苹果的共振频率，根据步骤2的中心聚类结果判断待检测苹果的缺陷类别。本发明具有较强的泛化能力，基于计算机视觉的方法只能对预先标注的缺陷类型进行检测，而本发明对任何能引起苹果共振频率变化的缺陷类型都适用。通过选择高阶共振频率并结合降噪技术，使得本发明提出的新方法具有很强的抵抗噪声能力，适用于环境不可控的各种实际工况，这是有别于传统计算机视觉方法的突出优点。
-
公开(公告)号：CN106897994A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710045720.3
申请日：2017-01-20
Applicant: 北京京仪仪器仪表研究总院有限公司
CPC classification number: G06T7/001 , G06T5/002 , G06T5/007 , G06T11/006 , G06T2207/10116 , G06T2207/30141
Abstract: 本发明涉及一种基于分层图像的PCB板缺陷检测系统和方法，基于分层图像的PCB板缺陷检测系统，包括：图像采集模块、图像处理重建模块和PCB缺陷识别模块；图像采集模块包括X射线图像采集设备，用于采集PCB标准板的投影图像和PCB待测板的投影图像；图像处理重建模块用于将PCB标准板的投影图像和PCB待测板的投影图像进行分层成像，得到标准图和待测图；PCB缺陷识别模块包括：图像预处理模块、图像配准模块、图像分割模块和缺陷识别模块；用于处理分析标准图和待测图，从而对PCB待测板进行缺陷识别，并输出检测结果。本发明还公开了一种应用上述基于分层图像的PCB板缺陷检测系统的PCB板缺陷检测方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.022 seconds)
