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公开(公告)号：CN119399092A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411177439.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种风电叶片用拉挤板材表面缺陷的检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取拉挤板材表面在反射场和背光场下的交叉频闪图像；拆分图像获得反射场和背光场图像；基于反射场图像构建反射场数据集，基于背光场图像构建背光场数据集；构建在反射场和背光场下的视觉检测模型；使用反射场数据集训练反射场下的模型，使用背光场数据集训练背光场下的模型；获取待检测拉挤板材表面在反射场和背光场下的交叉频闪图像；拆分图像获得待检测反射场和背光场图像；将待检测反射场图像输入反射场下的模型，得到反射场检测结果，将待检测背光场图像输入背光场下的模型，得到背光场检测结果；根据反射场和背光场检测结果得到最终检测结果。
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公开(公告)号：CN119048420A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410929900.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06T7/194 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种金属表面缺陷检测网络模型轻量化方法，属于机器视觉检测技术领域，该方法包括：构建知识蒸馏过程的教师模型；对教师模型进行压缩，得到知识蒸馏过程的学生模型；以金属表面缺陷图像作为输入图像，基于知识蒸馏的方法，利用所述教师模型学习到的知识去指导所述学生模型训练，使所述教师模型中学习到的金属表面缺陷特征迁移到所述学生模型中，以利用训练好的学生模型实现金属表面缺陷检测。本发明不仅显著地提升了检测效率，降低了硬件门槛，还保持了高度的检测准确性，为金属制造业的质量控制提供了强有力的工具，尤其是在需要快速、实时检测的生产线上，具有巨大应用潜力和经济价值。
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公开(公告)号：CN116612195A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310563230.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种用于圆柱形钢材的多相机联合标定方法，包括：环绕相机标定体的圆周方向均匀设置六个3D相机，相机标定体中的六棱柱的每一个面分别对准每一个3D相机；基于相机标定体位置建立相机空间坐标系和世界空间坐标系；利用每一个3D相机采集相机标定体的表面轮廓数据，分别计算不同投影面的多个标定参数；基于相机空间坐标系和世界空间坐标系得到相机空间到世界空间的旋转平移矩阵，基于旋转平移矩阵和多个标定参数计算相机标定体的世界坐标以实现标定。本发明还提供了一种相机标定体。本发明充分考虑空间转换过程的各个参数，在棒材、管材表面缺陷检测和轮廓尺寸测量等方面应用可以起到改善测量精确度的作用。
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公开(公告)号：CN112818970B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110120186.4
申请日：2021-01-28
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06V30/224 , G06V30/14 , G06V30/146 , G06V30/162 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种钢卷喷码识别通用检测方法，属于机器视觉OCR检测技术领域。该方法采用红外监控相机、图像处理工作站以及特定的检测识别算法搭建智能卷号识别系统，检测算法首先通过语义分割模型获取钢卷区域，以钢卷中心为基准向钢卷外环均匀放射直线并统计对应直线的灰度分布，利用阈值截取出存在字符的区域，然后通过极坐标系到直角坐标系的转换，将形变字符转变为直线型字符，方便后续处理，在字符识别算法上，通过改进的yolo‑v3算法，依据字符大小的一致性确定了单锚点检测机制，同时剔除掉过大和过小的目标框，可以在加快检测速度的同时提高识别准确率，最终识别率可达99％以上，满足产线自动化需求。
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公开(公告)号：CN113188484B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110412216.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明公开了一种热轧卷头部轮廓面积检测方法，包括：利用3D线扫描相机和面阵相机相结合的方式，对待检测热轧卷的头部轮廓进行检测，通过3D线扫描相机获取头部轮廓点的高度信息，通过面阵相机获取头部轮廓点在水平面内的二维坐标信息，得到头部轮廓在水平面上的投影平面；基于头部轮廓点的高度信息和头部轮廓点的二维坐标信息，获取头部轮廓对应的空间平面；计算出投影平面的面积，并基于空间平面与投影平面间的夹角计算出空间平面的面积，作为待检测热轧卷的头部轮廓实际面积。通过上述方案，本发明实现了在热轧带卷头部发生翘起或瓢曲等异常情况下，准确计算其头部轮廓面积的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114862806A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210539998.7
申请日：2022-05-18
Applicant: 北京科技大学设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T5/30 , G06V30/148
Abstract: 本发明公开了一种成品钢板喷印质量检测方法及系统，该方法包括：在喷印设备后安装检测相机；从喷印设备接收需要喷印的字符信息，以此生成与待喷印字符内容一致的模拟喷印效果图像；在喷印设备完成喷印后，利用检测相机采集钢板上的实际喷印字符图像，并通过文本分割得到实际字符区域图像；对模拟喷印效果图像和实际字符区域图像分别进行阈值分割处理，得到二者所对应的仅包含字符的二值图像，通过将两张二值图像进行差值运算，实现喷印质量的检测。本发明直接通过视觉的方式进行无接触检测，安装较为方便，利用直接差值比对的处理方式检测喷印质量，简单可靠，能够实时有效的检测到喷印质量异常状态，提升自动化能力，确保喷印质量符合实际要求。
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公开(公告)号：CN113188484A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110412216.9
申请日：2021-04-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01B11/30
Abstract: 本发明公开了一种热轧卷头部轮廓面积检测方法，包括：利用3D线扫描相机和面阵相机相结合的方式，对待检测热轧卷的头部轮廓进行检测，通过3D线扫描相机获取头部轮廓点的高度信息，通过面阵相机获取头部轮廓点在水平面内的二维坐标信息，得到头部轮廓在水平面上的投影平面；基于头部轮廓点的高度信息和头部轮廓点的二维坐标信息，获取头部轮廓对应的空间平面；计算出投影平面的面积，并基于空间平面与投影平面间的夹角计算出空间平面的面积，作为待检测热轧卷的头部轮廓实际面积。通过上述方案，本发明实现了在热轧带卷头部发生翘起或瓢曲等异常情况下，准确计算其头部轮廓面积的效果。
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公开(公告)号：CN110346294B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910523601.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种面板细微划伤缺陷的扫描检测系统和方法，属于表面缺陷检测技术领域。该系统包括多光谱线扫描相机、光源阵列和传送机构，多光谱线扫描相机位于传送机构上方，且扫描线垂直传送机构，光源阵列位于多光谱线扫描相机和传送机构之间。该方法采用多个方向照明光源覆盖细微划伤缺陷的显像扇区，使亚像素大小的细微划伤缺陷清晰成像；采用多光谱线扫描相机扫描成像，实现动态检测；检测算法排除了镜面光斑的影响，适用于对含曲面的面板进行划伤检测。
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公开(公告)号：CN111521838A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010333442.3
申请日：2020-04-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01P3/38
Abstract: 本发明提供一种线面阵相机相结合的热轧卷测速方法，能够降低对面阵相机采集帧速率的要求。所述方法包括：通过测速标定确定线阵相机的固定采集线速率；触发线面阵相机同时采集待测速的热轧卷图像，利用线阵相机在不同运动速度下使用同一固定采集线速率会造成图像变形的特点，将面阵相机采集的单张图像和线阵相机采集的图像进行对比，根据采集的图像中变化区域的变形情况，确定热轧卷的实际运动速度；其中，线面阵相机包括：面阵相机和线阵相机，线面阵相机都位于热轧钢板的正上方，且线面阵相机位于同一高度同一水平位置。本发明涉及机器视觉应用技术领域。
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公开(公告)号：CN103886642B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410137363.X
申请日：2014-04-04
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明涉及一种钢板表面三维重建的快速实现方法，采用红、绿、蓝三个单色光源沿不同角度同时照明钢板表面，其入射光与钢板轧制速度方向的角度在±50度范围，通过垂直于钢板表面的彩色CCD摄像机拍摄光源照射的钢板表面区域，分离其彩色图像的R、G、B通道，得到近似于红、绿、蓝光源单独照明下获得的三幅图像。本方法的复杂度与图像像素数量呈线性关系，而全局优化算法则呈平方关系，因此算法的耗时大大减少，且本算法的误差要略小于全局优化算法。
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