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公开(公告)号:CN116452809A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310442676.5
申请日:2023-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/34 , G06T7/187 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的线条物体提取方法,首先对样本图像进行标注类别、生成掩膜图像并进行数据集增强得到训练数据集,然后构建语义分割神经网络模型,并对模型进行训练,使用训练好的模型对待检测的图像进行推理得到分割结果,再对语义分割得到的结果进行后处理,后处理包括图像细化、交叉线的识别和线条合并,最终得到线条物体构成的点在图像中的的坐标信息,完成在复杂的图像中对线条物体的提取。
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公开(公告)号:CN115527049A
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202211256870.6
申请日:2022-10-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种引线框架引脚间距的高精度测量方法,属于机器视觉领域。方法包括:在获取到基准图像和待测图像后,对基准图像图像处理及旋转,得到多角度的高层金字塔旋转模板图像和对应的掩码;进行模板匹配实现粗匹配,对匹配结果进行处理得到只包含引线框架引脚区域的引脚图像;对引脚图像轮廓检测并对每个轮廓处理得到引脚掩码图像,与待测图像融合得到引脚粗定位图像;对引脚粗定位图像进行亚像素边缘检测,得到亚像素边缘点集合;对相邻轮廓的边缘点集合计算最小距离,得到相邻引线框架引脚的间距。该方法通过模板匹配粗匹配提高速度;通过图像实现间距量测,降低人工成本;同时为提高精度引入亚像素边缘检测,具有计算精度高的特点。
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