一种基于卷积神经网络的TFT-LCD模组白印检测方法

    公开(公告)号:CN109859169A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910005055.4

    申请日:2019-01-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的TFT-LCD模组白印检测方法,属于工业缺陷检测领域。该方法包括图像预处理和缺陷检测;图像预处理为:通过相机采集待检测样本;通过仿射变换将待检测的整块模组区域校正为矩形;由于模组的光学干涉效应,相机拍摄的待检测图存在有规则的摩尔纹;为提高检测的正确率,去除摩尔纹;为节约检测的时间,缩放相机采集的图像以节约检测时间;缩放后的尺寸满足检测网络的需要。相较于其它级联式检测方法,该方法检测过程一步到位,可以有效降低阈值的数量,进而降低了培训成本与维护成本。单单以算法而言,神经网络算法的通用性本身就高于非神经网络的算法。

    一种基于人脸识别的食堂自动计费就餐系统

    公开(公告)号:CN213582413U

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202022771901.4

    申请日:2020-11-26

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于人脸识别的食堂自动计费就餐系统,涉及智能餐饮技术领域。包括:包括人脸识别模块和后台处理器,人脸识别模块包括多个采用RGB‑IR摄像头的深度相机,后台处理器包括信息处理单元、单片机和结算单元;信息处理单元对深度相机采集的人脸信息进行识别处理,单片机内储存有预先采集的员工人脸、身份和餐费信息,单片机配合信息处理单元完成人脸识别过程并输出识别结果,结算单元根据单片机的识别结果完成扣费处理;后台处理器还外接有大屏显示器,大屏显示器用于显示当前就餐员工的身份信息、扣除的餐费信息和剩余餐费信息。本实用新型提供了一种取餐时不用花费太多时间,同时避免了对就餐卡依赖的自动计费就餐系统。

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