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公开(公告)号：CN114581536B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210180091.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于特征感知和多通道学习的图像色差检测方法，包括：1)构建用于训练色差检测网络的训练集，色差检测网络由多通道学习模块、特征感知模块、区域建议网络和预测回归网络组成；2)将图像输入多通道学习模块，获取图像全面特征图；3)将图像全面特征图输入特征感知模块，得到感知加权特征图；4)将感知加权特征图输入区域建议网络，得到区块特征图；5)将区块特征图输入预测回归网络，得到色差偏移量及位置，与真实值计算损失，反向传播调整参数；6)迭代训练至预设值，确定色差检测网络；7)将待检测图像输入色差检测网络，获取色差偏移量及位置。本发明可实现对具有复杂纹理及图案的图像高速高精度色差检测。
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公开(公告)号：CN113887650B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202111216101.9
申请日：2021-10-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/54 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像内部纹理分类方法，包括：1)输入纹理图像；2)使用ResNet50对图像提取特征，其对特征进行分层提取，将后面三个特征层的输出进行融合；3)设计多尺度特征感知模块对ResNet50提取的特征进行多尺度特征感知；4)使用skip跳接结构将中间特征层的信息直接引入后面特征层中，实现中间层纹理信息的传输；5)融合多尺度特征感知模块与跨层信息中的特征图；6)设计类别信息感知模块对融合后的特征图采用类似全连接网络中编码层的方法来计算类别信息，获得每个像素点的纹理分类结果。本发明可有效实现纹理类别的精准识别，提升不同纹理交界处的识别精度。
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公开(公告)号：CN109903353B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910077590.0
申请日：2019-01-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种迭代演化模型的CT图像稀疏重建方法，包括以下步骤：采集固定投影角度范围或投影角度间隔达到设定值的稀疏投影数据；生成四个初始解：伪逆、随机值、全0值、全1值；通过随机漫步获得四组解集；对每一个解集中的每一个解进行有效性约束；依据适应度评价函数评价每组随机解集中的每一个解；按新型迭代演化模型对每一个解进行转移；根据基于凸优化的迭代算法对每一个解进行更新；依据适应度评价挑选每一组的当前最优解更新；判断是否达到最大迭代次数：若达到，则依据适应度评价选取最优解作为重建结果。本发明能够提高重建图像质量，减少重建伪影。
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公开(公告)号：CN113012067B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110279385.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex理论和端到端深度网络的水下图像复原方法，包括：1)简化Jaffe‑McGlamery水下成像模型，以符合Retinex理论基本假设；2)依据简化的Jaffe‑McGlamery水下成像模型以及环境光图空间平滑的先验条件估计环境光图，分解粗略场景反射率图；3)设计端到端深度网络实现水下图像的精细化复原；4)将粗略场景反射率图输入到端到端深度网络中进行训练，得到最优的端到端深度网络，最后，将待测的粗略场景反射率图输入到最优的端到端深度网络，网络的输出即为复原的水下图像。本发明消除光在水下传播时衰减和散射对成像过程的影响，以改善图像的视觉效果，有效恢复水下图像视觉质量。
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公开(公告)号：CN108280859B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201711420601.8
申请日：2017-12-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种采样角度受限下的CT稀疏投影图像重建方法及装置。所述方法包括根据投影数据，获得投影方程的解的伪逆矩阵，根据伪逆矩阵，生成随机解集，对当前随机解集中的各个解进行相应的保留或替换，迭代次数达预设最大值时从当前随机解集中选择出最优解作为所需获得的重建结果等步骤。所述装置包括用于存储至少一个程序的存储器和用于加载至少一个程序以执行本发明方法的处理器。本发明通过求离散化投影重建方程的伪逆作为算法的初始值，保证了初始解的质量，通过随机游走生成一组解并分别进行迭代优化，保证了优化路径的多样性，从而克服了传统重建方法由初始解和和迭代路径的缺陷带来的困难。本发明应用于图像处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110137333B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910319888.8
申请日：2019-04-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: H01L33/50
Abstract: 本发明公开了一种根据生产数据调整白光LED荧光粉配比的方法，包括以下步骤：1）根据白光LED封装过程中的炉前预抽检和产品检测的数据，判断当前产品是否有异常参数出现，如果有则转到异常处理报警程序；2）如果没有异常参数则根据炉前预抽检和产品检测的数据，查询麦克亚当椭圆表，计算当前产品所属色坐标是否超出相对于标准产品的刚辨差；3）如果超出相对标准产品的刚辨差，则参考标准产品使用的黄、红和绿荧光粉的特性参数与组成配比以及使用的蓝色LED芯片波长，计算出需要调整的荧光粉的种类和总量。本发明根据产品品质波动的实际情况计算调整荧光粉的种类和数量，避免盲目调整的不确定性，也避免根据经验调整的人员依赖性。
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公开(公告)号：CN103500448B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201310441845.X
申请日：2013-09-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种高密度封装元器件的仿射变换模型参数估计方法，包括以下步骤：S1、粗略仿射变换模型参数估计；采用SURF检测子检测关键点，建立Freak特征向量，根据特征向量进行关键点匹配；计算其变换模型M，判断余下特征点对是否符合该模型；S2、采用最小能量亚像素法进行仿射变换模型参数修正；若tx,ty>10pixel或θ>10°，则根据上述粗略参数估计(tx,ty,θ)，对待估计参数图像I(x,y)进行逆变换得到g(x,y)，计算g(x,y)与模板图像f(x,y)的最小能量方程E，判断E是否低于设定值，若否，进行下一次迭代；若是，则结束迭代过程，将tx'作为最终的x方向的平移参数、ty'作为最终的y方向的平移参数，θ'作为最终的旋转角度。本发明实现了高精度亚像素级定位，并且对光照变换和噪声具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106447633A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610852508.3
申请日：2016-09-26
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/20 , G06T2207/10116 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明公开的面向集成电路封装检测的微焦点X射线图像的去噪方法，包含以下顺序的步骤：对输入图像的高斯预处理；利用差分曲率图将微焦点X射线观测图像分为平坦区和细节区；利用分区结果及差分曲率计算正则化算子及正则化参数；构建目标函数，利用基于近似的变步长算法对目标函数进行快速迭代求解。本发明的去噪方法，利用基于近似的变步长快速迭代求解算法求解，算法速度快，满足实际工业要求。
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公开(公告)号：CN103543167B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201310465489.5
申请日：2013-10-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于知识库的三维X射线断层扫描检测系统，包括数据采集模块、切片重建模块、图像分割模块、图像配准模块、缺陷检测模块以及知识库管理模块，其中数据采集模块，用于采集CT投影数据；切片重建模块，根据采集到的CT投影数据进行二维切片重建，恢复切片CT图像；图像分割模块，对切片CT图像分割出芯片重点部位的CT图像信息；图像配准模块，将待检测的CT图像与标准CT图像进行配准，找出两者之间的对应关系，使之对应的部分具有可比性；缺陷检测模块，提取待检测芯片CT图像特征，并与知识库内芯片标准CT图像对应特征进行比较,判断待检测芯片是否有缺陷及缺陷的类型。本发明的系统及方法，其缺陷定位准确、质量检测精确度高。
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公开(公告)号：CN103543168B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310476277.7
申请日：2013-10-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明公开了一种多层封装基板缺陷的X射线检测方法及系统，方法包括下述步骤：（1）投影数据的采集；（2）二维断层图像的重建；（3）三维图像的重建；（4）对得到的三维图像进行虚拟切割；（5）基于SURF特征将得到的二维切片X与相应的标准的切片图像进行配准；（6）根据变换矩阵H确认其在标准图像上是否有相应的匹配点；（7）对得到的二值图像进行开运算；（8）标注连通域；（9）缺陷位置的计算及缺陷灰度值信息的确定；（10）判断基板的缺陷机理。本发明通过X射线3D成像技术获取多层封装基板的断层图像，检测基板间通孔及互联的物理缺陷，并将各种物理缺陷数据通过专家系统评估，自动判断基板的缺陷机理，提高生产工艺可靠性。
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