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公开(公告)号：CN103530882A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN103530882B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN108805862A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810407769.3
申请日：2018-05-02
Applicant: 南京大学 , 南京汇川图像视觉技术有限公司 , 南京汇川工业视觉技术开发有限公司
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/6215 , G06T7/11 , G06T7/33
Abstract: 一种基于改进结构相似度的曲面相似标签鉴别方法，包括图像采集、模板图像处理、图像分割与拉伸、图像配准、相似度鉴别等步骤；图像采集包括待测图像和模板图像的采集；模板图像处理实现模板图像的拉伸和标签区域的裁剪；图像分割与拉伸实现了从待测图像中分割出标签区域，得到待测标签图像；图像配准步骤对模板标签图像和待测标签图像进行配准；相似度鉴别步骤通过改进的结构相似度GDSSIM计算模板标签图像和待测标签图像之间的相似度，从而鉴别标签是否为相同的标签。本发明的标签鉴别方法步骤简单，不仅适用于平面标签，尤其适用于曲面标签，面对标签图像中光照不均匀和轻微形变的情况下不易鉴别的问题，能取得良好的鉴别效果。
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公开(公告)号：CN107194919B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201710352745.8
申请日：2017-05-18
Applicant: 南京大学 , 南京汇川图像视觉技术有限公司 , 南京汇川工业视觉技术开发有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于规律纹理背景重建的手机屏幕缺陷检测方法，首先对图像进行傅里叶变换，求出图像频谱的幅度谱，通过对二值化的幅度谱进行霍夫直线拟合得到滤波模板，用模板对图像的实部和虚部分别进行滤波，再进行傅里叶反变换并归一化得到不含缺陷的背景重建图，最后用原图减去背景重建图并进行自适应二值化得到只包含缺陷的二值图。本发明方法能有效定位规律纹理背景下的屏幕缺陷。
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公开(公告)号：CN106952257A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710169423.X
申请日：2017-03-21
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配与相似度计算的曲面标签破损缺陷检测方法，属于机器视觉与视频图像处理技术领域。本发明包含图像采集、图像预处理、模板区域提取、缺陷检测、结果显示等步骤；图像采集包括待测标签和模板标签从三个角度拍摄的不同图像；预处理过程实现了标签区域的分割和曲面转化为平面的图像处理操作；模板区域提取实现了待测标签三个不同角度图像与模板全景图某一区域的一一对应，使得图像采集中瓶体旋转角度不受限制，降低系统实现难度；缺陷检测模块基于模板匹配与相似度计算相结合的方法，通过耗时较短的模板匹配锁定可能的缺陷区域，再利用精确的相似度计算判定缺陷是否存在，在保证检测效果的基础上有效提高了检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107220664B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201710352751.3
申请日：2017-05-18
Applicant: 南京大学 , 南京汇川图像视觉技术有限公司 , 南京汇川工业视觉技术开发有限公司
Abstract: 一种基于结构化随机森林的油瓶装箱清点方法，首先，提取油瓶装箱图片样本集的像素特征，利用样本集训练结构化的随机森林模型；其次，在待测图像中以滑动窗口方式生成图像块，利用训练好的结构化随机森林模型检测每个图像块，得到相对应的边缘图像块，继而融合生成全图的边缘检测图，实现油瓶装箱图片的边缘提取；最后，通过模板匹配统计边缘检测图中的提环个数，实现油瓶装箱清点。该方法充分利用随机森林不易过拟合以及较强的抗干扰性等优点，能够有效地分割出油瓶装箱图片的真实边缘，准确的实现清点。
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公开(公告)号：CN106650770B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201610866726.2
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于样本学习和人眼视觉特性的mura缺陷检测方法，属于TFT‑LCD显示缺陷检测领域。本发明先利用高斯滤波平滑和Hough变换矩形检测对TFT‑LCD显示屏图像进行预处理，去除大量噪声并分割出待检测图像区域；接着引入学习机制，利用PCA算法对大量无缺陷样本进行学习，自动提取背景与目标的差异特征，重建出背景图像；然后对测试图像与背景的差分图像进行阈值化，通过对背景重建和阈值计算联合建模，基于训练样本的学习，建立出背景结构信息与阈值之间的关系模型，并提出基于人眼视觉特性的自适应分割算法。本发明的主要用途是检测出TFT‑LCD液晶显示屏中不同类型的mura缺陷，提高良品率，对mura缺陷的检测精度较高。
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公开(公告)号：CN106650770A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610866726.2
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于样本学习和人眼视觉特性的mura缺陷检测方法，属于TFT‑LCD显示缺陷检测领域。本发明先利用高斯滤波平滑和Hough变换矩形检测对TFT‑LCD显示屏图像进行预处理，去除大量噪声并分割出待检测图像区域；接着引入学习机制，利用PCA算法对大量无缺陷样本进行学习，自动提取背景与目标的差异特征，重建出背景图像；然后对测试图像与背景的差分图像进行阈值化，通过对背景重建和阈值计算联合建模，基于训练样本的学习，建立出背景结构信息与阈值之间的关系模型，并提出基于人眼视觉特性的自适应分割算法。本发明的主要用途是检测出TFT‑LCD液晶显示屏中不同类型的mura缺陷，提高良品率，对mura缺陷的检测精度较高。
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公开(公告)号：CN108805862B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810407769.3
申请日：2018-05-02
Applicant: 南京大学 , 南京汇川图像视觉技术有限公司 , 南京汇川工业视觉技术开发有限公司
Abstract: 一种基于改进结构相似度的曲面相似标签鉴别方法，包括图像采集、模板图像处理、图像分割与拉伸、图像配准、相似度鉴别等步骤；图像采集包括待测图像和模板图像的采集；模板图像处理实现模板图像的拉伸和标签区域的裁剪；图像分割与拉伸实现了从待测图像中分割出标签区域，得到待测标签图像；图像配准步骤对模板标签图像和待测标签图像进行配准；相似度鉴别步骤通过改进的结构相似度GDSSIM计算模板标签图像和待测标签图像之间的相似度，从而鉴别标签是否为相同的标签。本发明的标签鉴别方法步骤简单，不仅适用于平面标签，尤其适用于曲面标签，面对标签图像中光照不均匀和轻微形变的情况下不易鉴别的问题，能取得良好的鉴别效果。
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公开(公告)号：CN107194919A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710352745.8
申请日：2017-05-18
Applicant: 南京大学 , 南京汇川图像视觉技术有限公司 , 南京汇川工业视觉技术开发有限公司
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10004 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明涉及一种基于规律纹理背景重建的手机屏幕缺陷检测方法，首先对图像进行傅里叶变换，求出图像频谱的幅度谱，通过对二值化的幅度谱进行霍夫直线拟合得到滤波模板，用模板对图像的实部和虚部分别进行滤波，再进行傅里叶反变换并归一化得到不含缺陷的背景重建图，最后用原图减去背景重建图并进行自适应二值化得到只包含缺陷的二值图。本发明方法能有效定位规律纹理背景下的屏幕缺陷。
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