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公开(公告)号：CN110111303A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910268327.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态图像的大型运载皮带撕裂故障智能检测方法，包括：步骤1、针对大型运载皮带运输系统，确定智能高速工业相机的安装位置；步骤2、对所述相机采集的皮带运行图像进行预处理；步骤3、对皮带撕裂图像进行分割；步骤4、对皮带撕裂图像特征参数进行提取；步骤5、计算皮带撕裂图像的连通域面积 ，根据工业现场的皮带撕裂面积进行故障等级划分，获得皮带撕裂的阈值 ，且 ，当 对应运载皮带实际撕裂面积为，判别为二级故障；当 对应运载皮带实际撕裂面积大于，判别为一级故障。确定皮带的撕裂面积和撕裂故障等级。与现有技术相比，本发明具有检测精度高、实时性强，无需人工干预等优点。
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公开(公告)号：CN103344563A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310225001.1
申请日：2013-06-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种自适应调色调光机器视觉光源检测装置及方法。本装置包括调色调光光源、工业相机、工控机、调色调光闪光灯光源驱动器和检测工件。本方法是：工业相机通过调色调光闪光灯光源驱动器驱动调色调光光源曝光，从而摄取检测工件的图像，然后将图像数据传送给工控机；工控机在初始时由人工设置参数前提下，按照所设参数控制调色调光闪光灯光源驱动器来改变调色调光光源的颜色和照度。本发明实现了自适应调节光源颜色和照度，特别是对光源发光颜色的调节，可以为利用机器视觉采集图像进行检测的应用提供更好的效果，为整个检测系统精确甄别瑕疵提供保障。
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公开(公告)号：CN102095733B
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201110048984.7
申请日：2011-03-02
Applicant: 上海大学
IPC: G01N21/898 , B07C5/342
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉对瓶盖表面瑕疵的智能检测方法，其步骤如下：(1)采集合格瓶盖的图像信息；(2)对瓶盖表面图像进行圆定位和特征参数提取；(3)将获得的瓶盖表面图像的各参数分别存入不同的数组；(4)判断瓶盖采集次数是否达到预先设定的采集次数；(5)统计出各参数的平均值和各参数的上限值及下限值，将上下限值之间的差值作为误差宽容度范围；(6)采集待检测瓶盖的图像信息并提取特征参数；(7)判断该参数对应的误差是否在误差宽容度范围内，并经识别等步骤，对有瑕疵的不合格瓶盖剔除。该方法能够智能化的提取瓶盖表面图像特征参数作为检测标准；实现了图像的快速检测，检测效率较高；可以附加在现有瓶盖生产线上，实现边生产边检测的在线检测。
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公开(公告)号：CN115474969B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202211027397.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动非接触核酸采样机器人系统，将灵巧机械臂和小型自动化生产线有机融为一体，系统从拭子剥离、定位夹取、试管上料、试管扫码、口腔采样、样本剪切、试管下料，到采样末端部位消毒等，全流程实现自动化，可满足日常核酸采样工作需求。被检人员无需使用咬口器，无需接触设备的任何地方，只需扫核酸码后，站在设备采样房前方，系统通过视觉检测得到被检人员的口腔形状，控制机械臂在口腔中采样的路径，并且通过六维力传感器对采样过程中拭子与口腔接触力进行检测，增加了采样的安全性。本发明实现了核酸采样的自动化和非接触，且设备结构简单、功能齐全、安全性高。
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公开(公告)号：CN114140391B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111298327.8
申请日：2021-11-04
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉实现板载显示屏模块快速检测的方法。其步骤为：1)读取当前待检测板载显示屏模块图像；2)读取图像预处理；3)将预处理图像的二维信息垂直投影至X轴上；4)读取标准模板库中板载显示屏模板图像；5)对模板图预处理；6)将预处理的模板图二维信息垂直投影至X轴上；7)将所述X轴上数据划分为N份，依次计算每份待检图与模板图投影信息的相同位置数据的差值γi(i＝1,2,…,N)，若|γi|＞6，则缺陷计数器#imgabs0#加1；8)查看所述缺陷计数器#imgabs1#的值，当#imgabs2#时，本次检测的板载显示屏模块不合格，找出N组数据中|γi|＞6的部分，将该部分对应的原始待检测图像分割成3×3的小块，每次对一个小块进行检测，精确检测出每部分存在的缺陷的位置，并作标记。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116758164A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310722453.4
申请日：2023-06-16
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/80 , G06T7/514 , G06F18/243 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种模拟调制TOF相机校正方法、装置及系统和存储介质，首先计算光强阈值作为深度误差分类标准，选取深度误差标准差最大的光强阈值作为深度误差摆动临界点，根据光强‑距离数据集建立光强‑距离查找表对高光强深度数据进行校正，建立光强‑深度随机森林非线性模型并使用粒子群算法优化模型超参数对低光强深度数据。然后，构建材料校正分类模型，针对由于测量场景材料导致的光散射误差，使用LDA算法提取有效特征并建立材料‑深度失真数据集，最后，在实时采集过程中使用训练好的材料校正分类模型对采集到的物体材料进行分类，并根据材料分类结果使用材料‑深度失真数据集对深度数据进行校正，获得较高质量的深度图像。
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公开(公告)号：CN116630163A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310704515.9
申请日：2023-06-14
Applicant: 上海大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06V10/22 , G06T5/50 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种自适应内窥镜图像超分辨率重建的方法。该方法利用深度卷积神经网络模型，提取内窥镜图像中的浅层与深层语义信息，在现有低分辨率的内窥镜图像中识别并提取出疑似病灶区域，使用超分辨率算法，仅对内窥镜图像中疑似病灶区域进行超分辨率重建，对非疑似病灶区域采用简单插值方法进行等比例缩放。相比于现有的采用对全局图像进行超分辨率重建的技术方案，本发明实现了针对疑似病灶区域的自适应超分辨率重建，将有限算力集中在关键区域的超分辨率重建中，满足了内窥镜实时超分辨率显示的需求，使得超分辨率后的疑似病灶区域细节更加清晰，也提高了系统整体运行效率。
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公开(公告)号：CN115795035A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211527115.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06N3/048 , G06N3/006 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于进化神经网络的科技服务资源分类方法，该方法利用新型优化算法结合极限学习机网络，同时优化随机隐藏层和输出层参数，提高科技服务资源分类模型训练效率的同时，增强文本数据分类准确率，能够对汇集的科技服务资源按照行业划分进行自动化分类和整合。还包括一种相应的系统，具体包括：数据集构建模块，抽取不同类型资源数据，按行业划分类别并添加标签，构建分类训练和测试数据集；数据预处理模块，清洗数据集数据，并进行汉语分词、去停用词、Word2Vec向量化处理，得到所有数据的特征向量和词库；网络进化模块，基于榕树生长优化算法(BTGO)算法与ELM构建进化神经网络，应用新型更新算子优化隐藏层和输出层参数；资源分类模块，使用进化得到的神经网络模型，对科技服务资源测试集的文本数据进行模型评估，并对未知数据进行自动化资源分类。
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公开(公告)号：CN115474969A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211027397.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种全自动非接触核酸采样机器人系统，将灵巧机械臂和小型自动化生产线有机融为一体，系统从拭子剥离、定位夹取、试管上料、试管扫码、口腔采样、样本剪切、试管下料，到采样末端部位消毒等，全流程实现自动化，可满足日常核酸采样工作需求。被检人员无需使用咬口器，无需接触设备的任何地方，只需扫核酸码后，站在设备采样房前方，系统通过视觉检测得到被检人员的口腔形状，控制机械臂在口腔中采样的路径，并且通过六维力传感器对采样过程中拭子与口腔接触力进行检测，增加了采样的安全性。本发明实现了核酸采样的自动化和非接触，且设备结构简单、功能齐全、安全性高。
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公开(公告)号：CN115471673A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211039849.0
申请日：2022-08-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的钢板堆垛清点方法及系统，能够实现用户对钢板堆垛的扫描清点。本发明所述钢板清点方法利用相机扫描钢板堆垛截面，根据相邻图像帧的四对最优匹配特征点进行图像拼接得到钢板堆垛截面完整图像，提高了钢板堆垛截面图像中钢板边界的可辨度。采用对钢板区域进行粗提取缩小钢板所在范围，再通过在粗提取区域内取计数列，在每个计数列上寻找钢板上下边界实现对每个计数列上钢板区域的细提取。然后对每个计数列进行钢板边界标记并计数，最终由所有计数列的计数结果得出钢板数量。本发明所述钢板堆垛清点系统通过嵌入式设备扫描钢板堆垛截面的方式，提供了一种便捷的基于视觉的钢板堆垛清点方式。
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