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公开(公告)号：CN110225226B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201910386891.1
申请日：2019-05-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于视觉跟踪领域，并公开了一种视觉跟踪系统及方法，该系统包括图像采集装置、光路转换装置和光路调整装置，图像采集装置包括相对位置固定的第一相机和第二相机，第一相机用于获取图像并进行视觉跟踪以预测待跟踪目标的位置；光路转换装置设于待跟踪目标与第二相机之间，用于使待跟踪目标在第二相机上清晰成像；光路调整装置根据待跟踪目标的位置实时调整光路转换装置的光路，以使目标始终位于第二相机的成像中心。所述视觉跟踪方法包括如下步骤：利用第一相机获取各帧图像并进行视觉跟踪以预测各帧图像中目标的位置；根据目标的位置实时调整光路以使目标在第二相机中心清晰成像。本发明具有速度快、鲁棒性高、适应性好等优点。
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公开(公告)号：CN110588186B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910726036.0
申请日：2019-08-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于柔性显示器件制造相关技术领域，并公开一种喷墨打印柔性显示器件制造系统，其包括基板输入模块、基板转移模块、喷印模块、喷印后处理模块、固含量检测模块、薄膜封装喷印模块、成膜检测模块和基板输出模块等，同时对这些功能模块进行了高度集成及结构和布置的优化设计。本发明还公开了相应的工艺方法。通过本发明，可形成一种更适于工业级应用的喷墨打印柔性显示器件制造系统，同时采用多个检测模块对制造流程进行监控，更有效地实现了柔性显示器件喷墨打印制造的制造效率高、器件良品率高和生产成本低等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969606B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911197092.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/772
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种纹理表面缺陷检测方法及系统。该方法包括离线训练阶段及在线检测阶段，其中：离线训练阶段先通过先验提取步骤提取输入纹理图像的多通道纹理先验；再通过纹理重构步骤在提取的先验的引导下，精确重构出输入图像的纹理背景，在纹理重构模块的隐空间中编码更精确的纹理特征、抑制缺陷被重构在纹理背景中；最后，通过像素级对抗学习，进一步提升纹理重构精度。进行检测时，只需将输入图像与重构的纹理背景图像进行作差操作，即可检测出缺陷。本发明对不同纹理表面上的不同大小、不同对比度的缺陷有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN112700432A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110033380.9
申请日：2021-01-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于异常合成与分解的纹理表面缺陷检测方法和系统，属于图像处理领域。本发明构建分割引导的缺陷生成网络，可利用少量真实缺陷训练样本生成大量与真实缺陷相似的缺陷样本，同时提出基于高斯采样的异常合成方法可利用无缺陷正样本随机合成异常负样本，可解决工业中缺陷样本量少的难题，进而提高缺陷检测精度；本发明通过采用异常分解网络来将异常负样本分解为纹理背景图像与异常掩膜图像，可有效抑制缺陷被重构到纹理背景中，提高纹理背景重构精度，并可精确分割缺陷区域，将残差图像与异常分割图像融合，进而提高缺陷检出率、降低缺陷过检率。
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公开(公告)号：CN110576679B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910757979.X
申请日：2019-08-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于喷墨打印制造相关技术领域，并公开了一种用于飞行墨滴状态观测的装置，其包括支撑底板、第一单目视觉观测单元、第二单目视觉观测单元以及双反射镜单元等，其中支撑底板用于安装其它功能单元，并确定双目相机的夹角α；两个单目视觉观测单元各自由CCD视觉组件和配套的LED光源组成，并且共同组成以夹角α来执行实现双目相机观测功能的功能模块；双反射镜单元位于CCD视觉组件和LED光源组件之间，并用于改变光路传播的空间状态。通过本发明，可更全面精确地得到墨滴的体积、飞行轨迹等参数，满足形态多样的墨滴全面观测；此外还便于改变光束传播的空间路线，解决了墨滴竖直方向飞行距离很小导致测量空间不足问题。
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公开(公告)号：CN110969606A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911197092.6
申请日：2019-11-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了一种纹理表面缺陷检测方法及系统。该方法包括离线训练阶段及在线检测阶段，其中：离线训练阶段先通过先验提取步骤提取输入纹理图像的多通道纹理先验；再通过纹理重构步骤在提取的先验的引导下，精确重构出输入图像的纹理背景，在纹理重构模块的隐空间中编码更精确的纹理特征、抑制缺陷被重构在纹理背景中；最后，通过像素级对抗学习，进一步提升纹理重构精度。进行检测时，只需将输入图像与重构的纹理背景图像进行作差操作，即可检测出缺陷。本发明对不同纹理表面上的不同大小、不同对比度的缺陷有较高的检测精度。
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公开(公告)号：CN110567974A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910937955.2
申请日：2019-09-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明属于图像处理领域，并公开了一种基于云端人工智能表面缺陷检测系统。该系统包括边缘端模块和云端数据处理模块，其中，所述边缘端模块包括数据采集单元和结果反馈单元；所述云端数据处理模块包括智能标注单元、训练单元和检测单元，所述智能标注单元用于智能标注待标注图像的良品，次品以及缺陷信息，并将标注的图像作为待训练数据输入训练单元，训练单元用于建立预测模型传递给检测单元；检测单元用于利用预测模型对待检测的图像进行检测，以此获得待检测图像的检测结果，然后将检测结果反馈给结果反馈单元，通过结果反馈单元将检测结果进行显示。通过本发明，减小边缘端检测的计算成本，增大检测效率与检测精度，有助于提升产品良率。
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