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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114926417B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210496277.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种高密度柔性FPC表面弱划痕的显微成像检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取高密度柔性FPC基板图像序列；基于图像关键角点匹配方法将获取的高密度柔性FPC基板图像序列拼合成基板图像；对拼合后的基板图像进行预处理并执行拓扑映射，在相应的拓扑空间基于搜索规则筛选策略确定弱划痕的区域位置，规定向右、向下方向分别为X轴和Y轴正方向，将预处理后的拼合基板图像进行离散化处理，其中对应于坐标的位置为点集合，坐标中像素点值为点集值；当点集合同时满足搜索规则则被标记为异常点，基于异常点集标记基板图像中弱划痕的位置区域。本发明对弱划痕有较好的识别能力，且实时性和准确率较现有方法有明显提高。
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公开(公告)号：CN117619759A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311445483.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种工业装配物件视觉检测系统及方法。本发明系统包括多自由度抓握机械臂、多角度相机模块、检测及控制模块；多自由度抓握机械臂、多角度相机模块分别与检测及控制模块电性连接；多自由度抓握机械臂用于对工业装配物件进行抓取和/或放置和/或移动和/或转动；多角度相机模块用于获取工业装配物件的RGB图像信息、深度信息、外观图像；检测及控制模块用于对工业装配物件的外观缺陷进行检测、对工业装配物件进行定位、对多自由度抓握机械臂的位姿进行控制。本发明适用多种类型被测器件的缺陷检测。
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公开(公告)号：CN114926417A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210496277.2
申请日：2022-05-09
Applicant: 华南理工大学 , 广州现代产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种高密度柔性FPC表面弱划痕的显微成像检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取高密度柔性FPC基板图像序列；基于图像关键角点匹配方法将获取的高密度柔性FPC基板图像序列拼合成基板图像；对拼合后的基板图像进行预处理并执行拓扑映射，在相应的拓扑空间基于搜索规则筛选策略确定弱划痕的区域位置，规定向右、向下方向分别为X轴和Y轴正方向，将预处理后的拼合基板图像进行离散化处理，其中对应于坐标的位置为点集合，坐标中像素点值为点集值；当点集合同时满足搜索规则则被标记为异常点，基于异常点集标记基板图像中弱划痕的位置区域。本发明对弱划痕有较好的识别能力，且实时性和准确率较现有方法有明显提高。
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公开(公告)号：CN116934762B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311203232.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种锂电池极片表面缺陷的检测系统及方法。本发明的系统包括相互连接的图像预处理模块、改进型极片缺陷深度学习网络；图像预处理模块用于对锂电池极片的原始表面图像进行预处理得到增强图像；图像预处理模块包括去噪模块、增强模块；去噪模块用于对原始表面图像进行K‑近邻均值滤波得到去噪图像；增强模块与去噪模块连接，用于通过小波变换的线性调整和多尺度细节增强的方式处理去噪图像的低频分量、高频分量得到增强图像；改进型极片缺陷深度学习网络用于从增强图像中检测锂电池极片的表面缺陷。本发明相比现有技术，能更高效、准确地检测出锂电池极片的表面缺陷。
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公开(公告)号：CN116934762A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311203232.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种锂电池极片表面缺陷的检测系统及方法。本发明的系统包括相互连接的图像预处理模块、改进型极片缺陷深度学习网络；图像预处理模块用于对锂电池极片的原始表面图像进行预处理得到增强图像；图像预处理模块包括去噪模块、增强模块；去噪模块用于对原始表面图像进行K‑近邻均值滤波得到去噪图像；增强模块与去噪模块连接，用于通过小波变换的线性调整和多尺度细节增强的方式处理去噪图像的低频分量、高频分量得到增强图像；改进型极片缺陷深度学习网络用于从增强图像中检测锂电池极片的表面缺陷。本发明相比现有技术，能更高效、准确地检测出锂电池极片的表面缺陷。
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