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公开(公告)号：CN103776419B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201410035353.5
申请日：2014-01-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种提高测量范围的双目视觉测距方法，包括采用具有固定基线长度的平行光轴结构的双目相机分别拍摄一组短焦图像及一组长焦图像；寻找相互匹配的短焦图像对应点组a和长焦图像对应点组b，并且匹配好一组同时属于短焦图像和长焦图像的对应点组c；经过畸变和极线校正后图像的对应点只存在水平视差；然后利用预先求取的视差深度关系求取短焦对应点的深度。若短焦对应点深度在可信范围，则保留计算结果；若短焦对应点都在长焦图像上且计算深度在可信范围，则保留计算结果；否则，舍弃计算结果。在双目相机安装固定的情况下，在保持大范围测量视角的同时提高深度的测量范围。
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公开(公告)号：CN103292710B
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201310202663.7
申请日：2013-05-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种应用双目视觉视差测距原理的距离测量方法，通过采用不同的基线长度来适应不同距离测量范围的测量精度要求，适用于近距离小部件的精确尺寸测量，该发明基于传统的双目测量方法，针对一对光轴平行并排位置摆放的摄像头，对两幅图像中任意两个待测可视化点分别作一个与两光轴垂直的平面，通过双目视觉视差与深度的反比例关系来获得两待测点的深度值，根据待测点深度值和摄像头的焦距信息求出两待测点到光心的距离以及两待测点到光心连线之间的夹角，然后由余弦定理便可求出两点之间的实际距离。本发明的双目距离测量方法相对于传统方法，具有操作简单、实用性强、精度高的优势，易于普及利用。
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公开(公告)号：CN104883060A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510274990.2
申请日：2015-05-26
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: Y02B70/126 , Y02P80/112
Abstract: 本发明公开了一种面向交错并联PFC的双独立电流环路数字控制方法，双独立电流环路包括采样模块、选择判断模块、电流环及DPWM模块及电压环，所述选择判断模块具体控制过程是电路初始化，记输入电压最小值及输入电压最大值，采集模块采集PFC主电路输入电压输出到选择判断模块；选择判断模块选择参数Va和Vb，将输入电压范围分成三段，判断输入电压处于不同的电压段，从而选择不同的环路参数，改善环路特性，使得输入电流有效跟踪输入电压。
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公开(公告)号：CN104751458A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510127733.6
申请日：2015-03-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于180°旋转算子的标定角点检测方法，包括下述步骤：(1)获取待处理的标定图像I，(2)判断灰度变化度Z1；(3)判断180°旋转重合度Z2；(4)提取图像的角点。本发明在摄像机标定过程中，根据标定块三个面的棋盘格角点周围图案的旋转对称性，设计出一种基于180°旋转算子的模板，实现对标定块角点的高效检测。通过实验数据及结果分析，该方法对角点检测具有很高的精确性和稳定性，不仅能够适用于一般的标定板图像，也适用于多个面的标定块图像，对于有一定倾斜度和畸变的标定图像同样有较好的效果。
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公开(公告)号：CN103776419A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410035353.5
申请日：2014-01-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种提高测量范围的双目视觉测距方法，包括采用具有固定基线长度的平行光轴结构的双目相机分别拍摄一组短焦图像及一组长焦图像；寻找相互匹配的短焦图像对应点组a和长焦图像对应点组b，并且匹配好一组同时属于短焦图像和长焦图像的对应点组c；经过畸变和极线校正后图像的对应点只存在水平视差；然后利用预先求取的视差深度关系求取短焦对应点的深度。若短焦对应点深度在可信范围，则保留计算结果；若短焦对应点都在长焦图像上且计算深度在可信范围，则保留计算结果；否则，舍弃计算结果。在双目相机安装固定的情况下，在保持大范围测量视角的同时提高深度的测量范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103279956A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310209928.6
申请日：2013-05-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种检测贴片机元器件定位精度的方法，该方法提取贴片元器件的角点坐标，通过坐标系比例换算，得到贴片元器件在基板上具体位置，与理想位置比较，从而判断贴片精度是否达标。通过对图像进行灰度化和预处理，使用Harris角点检测算子作为初检算法，提取出一定数量的参考角点，然后使用自适应选择动态阈值，提取出数量合适的备选角点，最后利用Susan角点检测算子对上述待选角点进行最终检测，确定最终的角点坐标，将坐标换算成具体的长度信息返回给计算机系统，与元器件定位的理想位置进行比较，得到对逐个贴片元器件定位精度的评价，筛选出定位精度不达标的电路板。该方法适应于流水线生产中贴片元器件定位精度检测的场合。
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公开(公告)号：CN116563211A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310278388.0
申请日：2023-03-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Faster‑RCNN的布料缺陷检测方法，包括：收集布料缺陷图片，并对缺陷图片进行处理，得到数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；构建Faster‑RCNN的主干网络，所述主干网络以注意残差模块进行搭建，利用FPN网络进行多尺度特征融合，得到大小不同的预测特征层；构建RPN网络，用于对大小不同的预测特征层生成Anchor并回归，得到候选框；将候选框投影到大小不同的预测特征层得到特征图，并将特征图缩放到同一尺寸；将得到的同一尺寸特征图，利用全连接层得到分类结果。本发明解决了工厂在布料检测过程中小目标缺陷检测效果差，精确率低下的问题。
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