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公开(公告)号：CN112150521B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010855158.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种基于PSMNet优化的图像立体匹配方法，包括：左右图像分别输入到ResNeXt残差卷积神经网络中，提取初步特征图像，ResNeXt残差卷积神经网络引入独立路径的数量；ASPP模块提取初步提取特征图不同尺度的特征图空间信息，通过融合模块对所述特征图空间信息进行融合，得到二维融合特征图，左右二维融合特征图连接形成4维的匹配代价空间；给定匹配代价空间，3D卷积神经网络根据二维融合特征图计算匹配代价；基于所述匹配代价，通过视差回归得到预测的视差图；3D卷积神经网络删除3D卷积输出与不同输出模块之间的残差连接。本发明解决了现有图像立体匹配中存在耗时长、匹配点错误较多的问题。
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公开(公告)号：CN114359900A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111560383.4
申请日：2021-12-20
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数字微镜的PCB高精度智能定位方法，获取各类电子元器件和PCB板的图像，由预处理后的图像制作电子元器件和PCB板的数据集，根据数据集中各类电子元器件正负引脚的名称和PCB板上正负引脚对应的插装圆孔的名称，建立正负引脚与插装圆孔之间的映射关系；使用改进的Faster RCNN对数据集中的图像进行目标检测，获得电子元器件正负引脚坐标和PCB板上对应的插装圆孔的坐标，将数据传输给机械臂，进而完成电子元器件在PCB板上进行精准插装。本发明方法能实现电子元器件智能高精度插装。
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公开(公告)号：CN112308897B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202011190901.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/593
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域信息约束与自适应窗口的立体匹配方法，涉及机器视觉领域，具体包括如下步骤：输入图像，自适应权重代价计算与代价融合，自适应窗口代价聚合，视差计算与优化，最终视差图。针对传统Census算法对中心像素依赖高的问题，采用邻域窗口的加权平均和的方式对中心像素进行赋值。然后，通过设置自适应阈值，将支持窗口的邻域像素与中心像素进行相似性的二次代价计算并与初始代价进行融合，对匹配结果进行进一步约束。在代价聚合阶段，采用颜色阈值不断变化的四约束法进行窗口的构建，并结合梯度信息进一步提高匹配精度；在视差优化阶段采用左右一致性检测与WTA相结合的方法对视差图进一步优化。本技术方案有效提高了三位重建的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113554704A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202011190924.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SURF算法的电子元器件定位方法，包括以下步骤：1)通过双目相机获取生产线上的电子元器件图像，然后输入计算机进行图像预处理，消除图像采集中存在的光照、噪声等因素的影响；2)使用SURF算法对工件图像进行特征点检测与描述；3)采用K均值聚类算法分割图像；4)对分割后的图像进行匹配；5)最后采用目标边缘算法进行形心计算，定位出左右图像中工件的形心位置，结合摄像机的标定结果进行三维重建，实现工件的空间定位。本发明的有益效果是：提出的算法减少了算法运行总时间，将匹配的结果结合双目视觉技术实现电子元器件的定位，对智能制造水平的提高有很大的应用价值。
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公开(公告)号：CN113489367A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110639454.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于挠曲电原理的空心截锥体阵列微小位移驱动器，涉及力电耦合技术领域，包括截锥体、电极和刚性屏蔽罩；所述截锥体设置在刚性屏蔽罩内，且所述截锥体上下端面上均设置有电极；所述刚性屏蔽罩内表面和外表面均涂覆有固体绝缘材料；所述截锥体有n层，n≥1；其中，当n＞1时，截锥体串联组成截锥体结构，截锥体结构上端面设置有探头的一端；所述探头的另一端延伸出刚性屏蔽罩，截锥体结构下端面依次分别设置有电极和橡胶垫圈，橡胶垫圈粘接在刚性屏蔽罩上。通过施加电场，通过设计材料的结构形状来产生电场梯度，进而产生等效应力导致材料发生微小变形，输出微纳米位移。
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公开(公告)号：CN112150521A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010855158.2
申请日：2020-08-24
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PSMNet优化的图像立体匹配方法，包括：左右图像分别输入到ResNeXt残差卷积神经网络中，提取初步特征图像，ResNeXt残差卷积神经网络引入独立路径的数量；ASPP模块提取初步提取特征图不同尺度的特征图空间信息，通过融合模块对所述特征图空间信息进行融合，得到二维融合特征图，左右二维融合特征图连接形成4维的匹配代价空间；给定匹配代价空间，3D卷积神经网络根据二维融合特征图计算匹配代价；基于所述匹配代价，通过视差回归得到预测的视差图；3D卷积神经网络删除3D卷积输出与不同输出模块之间的残差连接。本发明解决了现有图像立体匹配中存在耗时长、匹配点错误较多的问题。
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公开(公告)号：CN113554704B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202011190924.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SURF算法的电子元器件定位方法，包括以下步骤：1)通过双目相机获取生产线上的电子元器件图像，然后输入计算机进行图像预处理，消除图像采集中存在的光照、噪声等因素的影响；2)使用SURF算法对工件图像进行特征点检测与描述；3)采用K均值聚类算法分割图像；4)对分割后的图像进行匹配；5)最后采用目标边缘算法进行形心计算，定位出左右图像中工件的形心位置，结合摄像机的标定结果进行三维重建，实现工件的空间定位。本发明的有益效果是：提出的算法减少了算法运行总时间，将匹配的结果结合双目视觉技术实现电子元器件的定位，对智能制造水平的提高有很大的应用价值。
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公开(公告)号：CN112308897A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011190901.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/593
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域信息约束与自适应窗口的立体匹配方法，涉及机器视觉领域，具体包括如下步骤：输入图像，自适应权重代价计算与代价融合，自适应窗口代价聚合，视差计算与优化，最终视差图。针对传统Census算法对中心像素依赖高的问题，采用邻域窗口的加权平均和的方式对中心像素进行赋值。然后，通过设置自适应阈值，将支持窗口的邻域像素与中心像素进行相似性的二次代价计算并与初始代价进行融合，对匹配结果进行进一步约束。在代价聚合阶段，采用颜色阈值不断变化的四约束法进行窗口的构建，并结合梯度信息进一步提高匹配精度；在视差优化阶段采用左右一致性检测与WTA相结合的方法对视差图进一步优化。本技术方案有效提高了三位重建的精度。
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