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公开(公告)号：CN112834527A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011628232.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 江苏理工学院
IPC: G01N21/956 , G01N21/01
Abstract: 本发明提供一种QFN芯片图像采集装置及其图像采集方法，所述装置，包括：X轴伺服运动滑台装置、Y轴伺服运动滑台装置、Y轴辅助运动滑台装置、Z轴手摇式运动滑台装置、相机、镜头、光源、料盘夹具、机架和上位机；上位机通过通讯线分别与PLC、相机串口通讯，用于发送控制指令给PLC，以使PLC控制X轴伺服运动滑台装置、Y轴伺服运动滑台装置工作，以控制相机在X轴、Y轴方向上移动，并获取相机采集的QFN芯片图像。该装置可以对料盘中的QFN芯片进行连续、高精度图像采集，以12mm/s的速度完成移动，拍摄芯片图像表面字符检测解析度达到20μm，可有效获取芯片表面详细特征信息，为芯片表面缺陷检测提供了一定的依据。
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公开(公告)号：CN111950315A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010341391.9
申请日：2020-10-19
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 一种多幅条形码图像切分与识别方法、装置及存储介质，通过对多幅条形码图像进行预处理，对多幅条形码图像进行边缘检测，进一步提出改进多边形逼近算法，通过长度匹配滤除图像内部轮廓以实现多幅条形码图像切分，并进一步识别所有单幅条形码图像的图像信息。本发明提出的一种多幅条形码图像切分与识别方法、装置及存储介质，结合其他的结构和方法有效避免了现有技术中尚未有有效的与多幅条形码图像快速切分相关的方法、无法满足较多场景中需要同时处理多个条形码、识别误差率较高、不能适应高速生产线使用的缺陷。
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公开(公告)号：CN118196715A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410415583.8
申请日：2024-04-08
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于伪深度估计与在线轨迹分类的多目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术领域，包括图像采集、目标检测、检测分级、分级匹配、轨迹更新以及轨迹输出等步骤，本发明通过引入底边框代价矩阵，更新了相似度度量，利用深度信息来增强轨迹关联的鲁棒性，尤其是在遮挡情况下；其次，本发明引入了激活轨迹匹配策略，这有助于减少由检测框引起的瞬时目标干扰；最后，本发明优化了跟踪轨迹的删除策略，通过实时删除由虚假高分检测框引起的轨迹，以此来减少碎片轨迹的数量；通过这些改进，本发明显著提高了方法在复杂环境下的适应性，使其更适合于执行高难度的视频监控安全管控任务。
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公开(公告)号：CN116805426A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111205355.0
申请日：2021-10-15
Applicant: 江苏理工学院 , 江苏省中以产业技术研究院
Abstract: 本发明涉及人脸活体检测技术的改进，具体涉及一种基于RGB_D特征的人脸活体检测方法及检测系统，可有效解决传统人脸检测中存在的总计算量大、总耗时长，特征信息提取不足，准确率不高以及容易被欺骗等问题，包括以下步骤：步骤1、Mtcnn人脸检测模型的搭建及训练；步骤2、改进MobileneV1真假人脸识别模型的搭建及训练；步骤3、基于RGB_D特征的在线人脸活体检测方法；为人脸信息的更快速、更准确地检测与识别提供了一定的理论依据。
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公开(公告)号：CN114689052A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202111217640.4
申请日：2021-10-19
Applicant: 江苏理工学院 , 江苏省中以产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种室内安防机器人系统及其自主导航方法，其技术方案要点是：室内安防机器人系统，包括机器人，所述机器人中的四个轮子上分别设置有麦克纳姆轮，四个所述麦克纳姆轮分别由四个直流减速编码电机驱动，所述机器人采用12000mAH电池向机器人系统供电，所述机器人的核心数据处理器为树莓派Raspberrypi4b单片机，所述机器人采用OpenCRP4作为实验平台控制器，所述树莓派Raspberrypi4b单片机电性连接有激光雷达和OLED屏幕。本室内安防机器人系统及其自主导航方法，是一种比一般室内机器人自主导航精度更高且高效的方法，能够实现室内平坦环境下的自主定位、建图、全局及局部路径规划，可以起到真实有效的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110992326A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911182587.1
申请日：2019-11-27
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明公开一种QFN芯片引脚图像快速倾斜校正方法，包括以下步骤：(1)采集QFN芯片引脚图像，进行滤波、二值化处理；(2)利用多边形逼近方法提取芯片图像中心焊盘轮廓；(3)提出改进Harris角点检测算法，获取轮廓顶点；(4)利用最小二乘法对距离最远的顶点进行直线拟合，将直线作为角度识别方向；(5)以图像形心坐标为旋转中心，快速校正芯片引脚图像并去除白边。该校正方法为更快速、更准确地校正QFN芯片提供了一定的理论依据，提高了QFN封装缺陷视觉检测效率。
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公开(公告)号：CN116309668A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310278139.1
申请日：2023-03-21
Applicant: 江苏理工学院 , 常州祥明智能动力股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法，建立最大熵阈值分割的最优化模型；采用改进灰狼优化算法求解图像分割的最佳分割阈值，其中，对灰狼优化算法的改进包括：首先，改进非线性因子，平衡算法搜索与挖掘能力；然后，引入反向学习策略提高种群质量，再引入正弦函数并调整头狼权重改进灰狼更新公式，增强算法的挖掘能力；接着，交替引入头狼靠拢策略与种群变异策略进行位置更新，前者提高了算法的收敛性能，后者增强了算法跳出局部最优的能力。进而得到灰度图像最佳分割阈值矩阵；最后利用最佳分割阈值矩阵进行图像分割。本发明有效的提高了复杂图像分割的稳定性与分割结果的精度。
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公开(公告)号：CN112720408B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011542676.5
申请日：2020-12-22
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明涉及一种视觉导航技术，具体为一种全地形机器人视觉导航控制方法，针对传统传感器感应路线的方式抗干扰能力较差精度不足等问题，可解决传统霍夫变换车道线检测算法运算量大的问题，包括以下步骤：(1)图像采集模块采集图像：获取机器人视野范围内的图像，采用分辨率为640×480的CMOS摄像头采集图像，帧数范围为5fps至30fps；(2)通信模块连接上位机与下位机：采用路由器实现上位机与主控板之间的无线通信，将上位机识别的图像信号实时传送到下位机并进行模块调用；(3)上位机对视频流中的图像进行逐帧处理，对传统霍夫直线检测进行改进，提出适用于全地形机器人的快速轨迹识别算法。
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公开(公告)号：CN119270838A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411311712.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标跟踪的移动机器人人物跟踪综合框架。首先，该框架将改进的OC‑SORT跟踪算法与手势检测技术相结合，实现了对多个物体的动态选择、精确识别和位置估计。其次，通过规划Dubins路径并提出基于全向轮式机器人的横向和纵向控制模型，可以实现全向轮式移动机器人的精确路径跟踪。所提出的改进型OC‑SORT跟踪算法在DanceTrack和Person Tracking等公共数据集上进行了评估，跟踪和定位精度分别达到60.5HOTA和98.1％，超过了现有的多目标跟踪OC‑SORT和单目标跟踪ODFS。所提出的机器人人员跟踪框架可在配备英伟达TM#imgabs0# Jetson Xavier NX的嵌入式系统上运行。它在定制的人员跟踪数据集上的表现以及在现实世界场景中的成功应用证明了其在实时跟踪和跟随个人方面的有效性。
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公开(公告)号：CN111754461B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202010464919.1
申请日：2020-05-28
Applicant: 江苏理工学院
Abstract: 本发明提供一种半导体芯片图像字符区域的定位方法、装置。其中，定位方法包括：采集半导体芯片图像并进行预处理；通过Hough变换对半导体芯片图像进行旋转校正并去除白边；对校正后的半导体芯片图像进行Harris角点检测；提出角点过滤方法，以剔除角点检测图像中非字符区域的角点；改进凸包检测算法，获取最外围角点的凸包线并绘制轮廓；拟合凸包线轮廓的最小外接矩形，以定位半导体芯片图像的字符区域。本发明提出角点过滤方法以及改进凸包检测算法，可以更为精确地定位半导体芯片图像字符区域，避免出现字符打印倾斜、字符打印位置错误等现象。(56)对比文件张立亭等.基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法《.仪器仪表学报》.2018,第39卷(第2期),218-224.和晓军等.一种快速角点提取的相机标定方法研究《.沈阳理工大学学报》.2013,第32卷(第4期),15-19.王文胜.宽幅光学遥感图像舰船飞机目标检测识别技术研究《.中国博士学位论文全文数据库（信息科技辑）》.2018,(第10期),第5.2.2节，图5.2、5.10.巢渊等.基于改进凸包检测的芯片图像字符区域定位《.图学学报》.2021,第42卷(第2期),165-173.
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