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公开(公告)号：CN112101411B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010778321.X
申请日：2020-08-05
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配与分布特征的焊点识别与定位方法；本发明在简单的模板匹配上做出改进，采用多级模板匹配来逐渐限制焊点的搜索范围，提高小尺寸、模板包含信息少的物体在大尺寸、环境复杂图像中匹配的成功率；针对特征不明显或随摆放角度导致像素分布、光照条件变化大的焊点，根据家电如冰箱背景区域与冷凝管的颜色、焊点分布特征等，结合多级模板匹配、大津算法、图像形态学、窗口搜索法等相关的运算来进行焊点搜索与定位。实验结果证明，本发明在光照条件不同、家电如冰箱摆放角度有一定偏差时有较高的识别准确率。其能够对流水线上某一型号的家电如冰箱的冷凝管区域内大小、形态各异的焊点进行准确的识别与定位。
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公开(公告)号：CN112101411A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010778321.X
申请日：2020-08-05
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模板匹配与分布特征的焊点识别与定位方法；本发明在简单的模板匹配上做出改进，采用多级模板匹配来逐渐限制焊点的搜索范围，提高小尺寸、模板包含信息少的物体在大尺寸、环境复杂图像中匹配的成功率；针对特征不明显或随摆放角度导致像素分布、光照条件变化大的焊点，根据家电如冰箱背景区域与冷凝管的颜色、焊点分布特征等，结合多级模板匹配、大津算法、图像形态学、窗口搜索法等相关的运算来进行焊点搜索与定位。实验结果证明，本发明在光照条件不同、家电如冰箱摆放角度有一定偏差时有较高的识别准确率。其能够对流水线上某一型号的家电如冰箱的冷凝管区域内大小、形态各异的焊点进行准确的识别与定位。
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公开(公告)号：CN111369455A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010124835.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于视觉测量技术领域，具体为一种基于偏振图像和机器学习的高光物件测量方法。本发明将线偏振片和神经网络算法引入到视觉测量系统中，通过改变偏振角度得到多幅高光强弱不同的图像，从中提取高光像素，将其V通道值作为神经网络算法的训练样本，以进一步抑制高光，最后将所得高光抑制图像导入至立体匹配算法中；本发明能够对具有高反射特性表面的待测物件进行较为准确的视觉测量，通过抑制由外界光源引发的高光现象，提高视觉测量过程中立体匹配的准确率，最终获得更精确的测量结果。实验证明，本发明有效抑制了物件图像的高光，提高了视觉测量中的立体匹配精度，获得了更可靠的深度信息和更精确测量结果。
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公开(公告)号：CN109324410A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811111346.3
申请日：2018-09-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G02B27/00 , F21V5/04 , F21Y115/10
Abstract: 本发明属于光学透镜技术领域，具体为一种用于非平面均匀照明的LED透镜设计方法。先将目标非平面在XOY面的投影面分割成若干网格，引入一矩阵，表示每个网格与LED之间的垂直距离；将其代入传统透镜数学模型，通过设定目标非平面的期望辐照分布，迭代求解该模型，最后得到多组离散点；利用三维绘图得到最终自由曲面透镜。光学器件为单自由曲面透镜，较易加工，且具有良好的配光性能。该透镜对LED出射光线进行二次配光，在目标非平面上得到一个辐照均匀的光斑，克服传统自由曲面透镜无法在非平面上进行均匀照明的不足；本发明的辐照均匀性良好，在目标非平面上的均匀度可达到70.01%，同时LED能量利用率可达83.51%以上。
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公开(公告)号：CN112097135A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011022320.9
申请日：2020-09-25
Applicant: 复旦大学
IPC: F21L2/00 , F21V5/00 , F21V5/04 , F21Y115/10 , F21W131/20 , F21W131/205
Abstract: 本发明属于非成像光学设计技术领域，具体为一种基于全内反射透镜的LED手术头灯。其包括LED光源和全内反射透镜；全内反射透镜整体呈水平放置的杯子状，其底部设有圆柱型孔道，圆柱形孔道的内壁为入射柱面，圆柱形孔道的顶面为折射非球面，LED光源安装在圆柱形孔道内；全内反射透镜的内壁为全内反射球面，全内反射透镜的顶部为出射平面，出射平面的直径大于圆柱形孔道的直径。该手术头灯的透镜结构紧凑，配光性能优异，且无需设置光阑，具有较高的光能利用率，并在目标面上产生均匀的辐照分布，能够有效解决现有手术头灯存在的光能利用率低、光斑不均匀等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112050167A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010797262.0
申请日：2020-08-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于照明设计和机器视觉技术领域，具体涉及一种用于改善视觉检测系统的照明透镜设计方法。本发明的配光透镜采用复合结构，其中两个非球面分别对光源出射光进行全内反射配光和透射配光，保证目标面上辐照分布的均匀度，底部曲面用于在目标面上定制均匀光斑的形状；结合透镜立体几何关系建立两组微分代数方程和一组非线性方程，将其数值解处理成照明透镜三维模型，并导入至光学追迹软件进行仿真。本发明可产生均匀的定制形状光斑，可针对性定制照明，其辐照均匀度和光通量利用率高，可根据检测目标的反射率设计，使其能够在目标面内不同区域产生不同的辐照度，从而抑制视觉检测中的高光或阴影，提高视觉检测的图像质量。
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公开(公告)号：CN111487769A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010335786.8
申请日：2020-04-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G02B27/00 , F21V5/04 , F21Y115/10
Abstract: 本发明属于非成像光学透镜技术领域，具体为一种用于定制照明的全内反射透镜设计方法。本发明方法基于Snell定律和边缘光线理论，结合能量守恒定律，建立全内反射非球面型的数学模型和和透射非球面的数学模型，得到两组微分代数方程表示两种非球面的轮廓曲线，求解得出非球面面型数据；将定制光斑的辐照度分布问题转化为自由曲面求解问题，建立一组非线性方程，通过求解该方程得到透镜边界自由曲面轮廓；利用软件工具将非球面与自由曲面组合为一个透镜。本发明设计的光学器件具有良好的配光性能，可以定制照明光斑形状，辐照均匀性良好，具有较高能量利用率，克服了传统全内反射透镜无法在目标面上产生定制形状、高效率均匀照明光斑的问题。
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公开(公告)号：CN109324410B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811111346.3
申请日：2018-09-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G02B27/00 , F21V5/04 , F21Y115/10
Abstract: 本发明属于光学透镜技术领域，具体为一种用于非平面均匀照明的LED透镜设计方法。先将目标非平面在XOY面的投影面分割成若干网格，引入一矩阵，表示每个网格与LED之间的垂直距离；将其代入传统透镜数学模型，通过设定目标非平面的期望辐照分布，迭代求解该模型，最后得到多组离散点；利用三维绘图得到最终自由曲面透镜。光学器件为单自由曲面透镜，较易加工，且具有良好的配光性能。该透镜对LED出射光线进行二次配光，在目标非平面上得到一个辐照均匀的光斑，克服传统自由曲面透镜无法在非平面上进行均匀照明的不足；本发明的辐照均匀性良好，在目标非平面上的均匀度可达到70.01%，同时LED能量利用率可达83.51%以上。
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公开(公告)号：CN112050167B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202010797262.0
申请日：2020-08-10
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于照明设计和机器视觉技术领域，具体涉及一种用于改善视觉检测系统的照明透镜设计方法。本发明的配光透镜采用复合结构，其中两个非球面分别对光源出射光进行全内反射配光和透射配光，保证目标面上辐照分布的均匀度，底部曲面用于在目标面上定制均匀光斑的形状；结合透镜立体几何关系建立两组微分代数方程和一组非线性方程，将其数值解处理成照明透镜三维模型，并导入至光学追迹软件进行仿真。本发明可产生均匀的定制形状光斑，可针对性定制照明，其辐照均匀度和光通量利用率高，可根据检测目标的反射率设计，使其能够在目标面内不同区域产生不同的辐照度，从而抑制视觉检测中的高光或阴影，提高视觉检测的图像质量。
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公开(公告)号：CN111369455B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010124835.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于视觉测量技术领域，具体为一种基于偏振图像和机器学习的高光物件测量方法。本发明将线偏振片和神经网络算法引入到视觉测量系统中，通过改变偏振角度得到多幅高光强弱不同的图像，从中提取高光像素，将其V通道值作为神经网络算法的训练样本，以进一步抑制高光，最后将所得高光抑制图像导入至立体匹配算法中；本发明能够对具有高反射特性表面的待测物件进行较为准确的视觉测量，通过抑制由外界光源引发的高光现象，提高视觉测量过程中立体匹配的准确率，最终获得更精确的测量结果。实验证明，本发明有效抑制了物件图像的高光，提高了视觉测量中的立体匹配精度，获得了更可靠的深度信息和更精确测量结果。
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