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公开(公告)号：CN111724341A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010396991.5
申请日：2020-05-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，并具体公开了一种基于双目立体测量的航发叶片气膜孔质量检测方法，其包括如下步骤：S1将光导入航发叶片型腔内部，使光从航发叶片气模孔中透出，然后采用双目相机标定并获取气膜孔两个角度的图像；S2分别对两张图像进行处理，以分别获取两张图像的特征点；S3根据特征点对两张图像进行立体校正，用极线扫略校正后的图像，并获取极线与椭圆轮廓的交点；S4将交点作为匹配点进行三角重建，进而对三角重建后的点进行空间圆拟合，得到的空间圆拟合直径即为气膜孔直径，完成对航发叶片气膜孔的质量检测。本发明大大提高了气膜孔检测的效率和准确度，并且适用范围广。
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公开(公告)号：CN120070923A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510040267.1
申请日：2025-01-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于三维检测相关技术领域，其公开了一种考虑原型分数校正的点云异常检测方法及设备，步骤：(1)基于正常点云数据来仿真得到合成异常数据；(2)基于合成异常数据来训练轻量级点云特征提取器；(3)基于所述轻量级点云特征提取器来提取正常点云数据的特征及合成异常数据的特征以分别形成正常特征的集合及异常特征的集合，分别记为正常原型集及异常原型集；(4)利用测试数据相对于正常原型的最小距离计算得到传统原型异常分数，进而采用测试数据相对于异常原型的最小距离来对传统原型异常分数进行校正，以得到校准异常分数，实现点云异常检测。本发明提高了异常识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118470171B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410633098.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明属于点云数据处理相关技术领域，并公开了一种点云数据局部异常生成方法及系统。该方法包括下列步骤：S1在待处理点云数据中随机选取一个点作为参考点，确定参考点的法矢方向；S2将待处理点云数据中的所有点分别进行坐标变换，形成新的点云数据集，在该新的点云数据中寻找与参考点对应的新参考点和与该新的参考点近邻的c个近邻点，将该c个近邻点在待处理点云数据中对应的点作为待拉伸的点；S3计算获得每个待拉伸点的拉伸距离，每个待拉伸点按照法矢方向和各自对应的拉伸距离进行拉伸，以此实现对待处理点云数据的局部拉伸，即实现局部异常生成。通过本发明，增强点云异常检测的性能，解决异常点云数据数据不足的问题。
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公开(公告)号：CN118447280B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410622146.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于三维检测相关技术领域，其公开了一种考虑多层级特征的多类别点云异常检测方法及系统，方法包括：提取训练用点云数据的多维特征，获得局部特征和全局特征；对全局特征进行聚类获得多个聚类中心，组成类别记忆库；在类别记忆库中获得与每个训练用点云数据的全局特征距离最近的聚类中心作为该目标聚类中心，提取集合的核心集作为子记忆库；利用待测点云数据的全局特征获得对应的目标子记忆库，而后利用待测点云数据的局部特征在目标子记忆库中查找距离最近的目标特征；计算待测点云数据的局部特征与目标特征之间的距离获得异常分数，依据异常分数判断待测点云数据的异常情况。本申请解决了多类数据相似导致的特征混淆问题的技术问题。
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公开(公告)号：CN118470171A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410633098.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明属于点云数据处理相关技术领域，并公开了一种点云数据局部异常生成方法及系统。该方法包括下列步骤：S1在待处理点云数据中随机选取一个点作为参考点，确定参考点的法矢方向；S2将待处理点云数据中的所有点分别进行坐标变换，形成新的点云数据集，在该新的点云数据中寻找与参考点对应的新参考点和与该新的参考点近邻的c个近邻点，将该c个近邻点在待处理点云数据中对应的点作为待拉伸的点；S3计算获得每个待拉伸点的拉伸距离，每个待拉伸点按照法矢方向和各自对应的拉伸距离进行拉伸，以此实现对待处理点云数据的局部拉伸，即实现局部异常生成。通过本发明，增强点云异常检测的性能，解决异常点云数据数据不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118447280A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410622146.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于三维检测相关技术领域，其公开了一种考虑多层级特征的多类别点云异常检测方法及系统，方法包括：提取训练用点云数据的多维特征，获得局部特征和全局特征；对全局特征进行聚类获得多个聚类中心，组成类别记忆库；在类别记忆库中获得与每个训练用点云数据的全局特征距离最近的聚类中心作为该目标聚类中心，提取集合的核心集作为子记忆库；利用待测点云数据的全局特征获得对应的目标子记忆库，而后利用待测点云数据的局部特征在目标子记忆库中查找距离最近的目标特征；计算待测点云数据的局部特征与目标特征之间的距离获得异常分数，依据异常分数判断待测点云数据的异常情况。本申请解决了多类数据相似导致的特征混淆问题的技术问题。
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公开(公告)号：CN118196027A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410290896.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74
Abstract: 本发明属于工业图像处理相关技术领域，其公开了一种缺陷检测方法、多模态融合网络及设备，包括以下步骤：基于自注意机制、视觉的相似性图及文本引导的相似图得到注意力矩阵；将注意力矩阵以通道方式叠加成注意力图，并基于注意力图进行融合得到视觉信息及文本信息，进而用损失函数#imgabs0#对分割子模块进行训练，并基于训练后的分割子模块得到像素级缺陷定位结果；其中，训练过程中引入真值掩膜作为参考标签，分割子模块的输入为融合得到的视觉信息及文本信息。本发明通过多模态注意力融合方式来实现文本特征与视觉特征的融合，以有效捕获两种模态的互补信息，避免多模态融合期间出现特征干扰。
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公开(公告)号：CN117808866A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311706296.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 华中科技大学 , 中冶南方工程技术有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于测绘点云和BIM模型的各构件施工进度计算方法，属于建筑技术领域。包括：获取施工现场建筑的测绘点云数据，导入建筑BIM模型；将测绘点云数据配准到建筑BIM模型坐标系下；将建筑BIM模型的每个构件的几何外轮廓转换为模型点云；对于各个构件，采用基于特征方向的投影分析方法，并将投影平面上的划分成若干子区域，最终得到各构件中三投影平面上每个子区域的面积；根据每个构件的测绘数据与模型数据三投影平面上每个子区域的面积之比，计算该构件的施工进度。本发明将BIM模型与构件投影分析方法结合，实现由测绘点云与BIM模型计算测绘点云外轮廓与BIM模型外轮廓的子区域比值计算效果，并以该计算结果计算构件的实际施工进度。
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公开(公告)号：CN115797420A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211484469.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于光学三位测量相关技术领域，并公开了一种最小化约束的多视角点云配准方法。该方法包括下列步骤：S1采集点云数据，并将采集的所有点云数据转化至同一坐标系中，计算点云的三维包围盒，根据三维包围盒之间的位置关系判断点云数据之间的重合关系；S2根据点云的重合关系确定重合点云中对应的点对，构建点对的距离和方差加权最小化目标函数，并求解该目标函数，以此获得位姿变换矩阵；S3利用该位姿变换矩阵对点云数据进行校正，以此获得配准后的点云数据。通过本发明，解决点云匹配精度低以及只能实现两个视角点云匹配的问题。
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公开(公告)号：CN111724341B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010396991.5
申请日：2020-05-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域，并具体公开了一种基于双目立体测量的航发叶片气膜孔质量检测方法，其包括如下步骤：S1将光导入航发叶片型腔内部，使光从航发叶片气模孔中透出，然后采用双目相机标定并获取气膜孔两个角度的图像；S2分别对两张图像进行处理，以分别获取两张图像的特征点；S3根据特征点对两张图像进行立体校正，用极线扫略校正后的图像，并获取极线与椭圆轮廓的交点；S4将交点作为匹配点进行三角重建，进而对三角重建后的点进行空间圆拟合，得到的空间圆拟合直径即为气膜孔直径，完成对航发叶片气膜孔的质量检测。本发明大大提高了气膜孔检测的效率和准确度，并且适用范围广。
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