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公开(公告)号：CN109829365A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811564831.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的多场景适应驾驶偏离及转弯预警方法，包括以下步骤：安装CCD路面图像相机；增强路面图像实景；定位当前行驶道路；实时判断行驶车道；计算并分级道路远场弯曲度；警报。本专利首先对路面实景增强，随后，对于增强后的图像应用一种近场自适应的当前行驶道路检测算法，通过色彩、前后帧、与动静态结合的Mask规避路面地标，其他车辆所可能造成的误检。在得到明确行驶边界后，采用CCP发判断是否发生偏离，给出不同程度的警告。在转弯预警方面，本专利提出了一种道路远场弯曲度计算与分级算法，将道路弯曲度分为三个等级，当道路弯曲度过小时，根据拟合出的弯曲度等级，给予多级报警。
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公开(公告)号：CN108335288A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810047308.X
申请日：2018-01-18
Applicant: 南京理工大学
CPC classification number: G06T7/0006 , G06T5/003 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/181 , G06T2207/10004 , G06T2207/20024 , G06T2207/30152
Abstract: 本发明提出了一种根据视觉清晰度的值与轮廓的宽度的变化从而判别该熔池图像所属异常类别的检测方法；本发明从图像视觉角度出发，结合清晰度以及轮廓提取的运算特性，先用清晰度算子进行初分类，再结合轮廓宽度对焊速进行再分类，在一定程度上减小了运算时间。且本发明所采用双光路视觉感知装置，有效的提高视觉轮廓和清晰度提取精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829365B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201811564831.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的多场景适应驾驶偏离及转弯预警方法，包括以下步骤：安装CCD路面图像相机；增强路面图像实景；定位当前行驶道路；实时判断行驶车道；计算并分级道路远场弯曲度；警报。本专利首先对路面实景增强，随后，对于增强后的图像应用一种近场自适应的当前行驶道路检测算法，通过色彩、前后帧、与动静态结合的Mask规避路面地标，其他车辆所可能造成的误检。在得到明确行驶边界后，采用CCP发判断是否发生偏离，给出不同程度的警告。在转弯预警方面，本专利提出了一种道路远场弯曲度计算与分级算法，将道路弯曲度分为三个等级，当道路弯曲度过小时，根据拟合出的弯曲度等级，给予多级报警。
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公开(公告)号：CN109447939A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201810752394.4
申请日：2018-07-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合光谱视觉的熔池成形前焊缝宽度预测方法，采用混合光谱成像为熔池提供丰富的光谱维信息，可以显著提高熔池的成像质量，有利于提高熔池轮廓提取的准确性。提取熔池轮廓可以获取图像的外部轮廓特征并为熔池的几何特征分析做准备，有利于从图像视觉上对焊接过程进行监控。本发明的基于混合光谱视觉的熔池成形前焊缝宽度预测方法实现了成形前焊缝宽度的精确预测，可以将对熔池的监测从图像视觉的层面进一步转为对三维空间的视觉感知层面，通过对焊缝成形宽度的预测有助于更直观的观察熔池的变化情况，从而调整对应的焊接参数来控制焊接质量。
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公开(公告)号：CN109447939B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810752394.4
申请日：2018-07-10
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合光谱视觉的熔池成形前焊缝宽度预测方法，采用混合光谱成像为熔池提供丰富的光谱维信息，可以显著提高熔池的成像质量，有利于提高熔池轮廓提取的准确性。提取熔池轮廓可以获取图像的外部轮廓特征并为熔池的几何特征分析做准备，有利于从图像视觉上对焊接过程进行监控。本发明的基于混合光谱视觉的熔池成形前焊缝宽度预测方法实现了成形前焊缝宽度的精确预测，可以将对熔池的监测从图像视觉的层面进一步转为对三维空间的视觉感知层面，通过对焊缝成形宽度的预测有助于更直观的观察熔池的变化情况，从而调整对应的焊接参数来控制焊接质量。
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公开(公告)号：CN108320280A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810040219.2
申请日：2018-01-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种根据视觉清晰度的值与轮廓的宽度的变化从而判别该熔池图像所属异常类别的检测方法；本发明从图像视觉角度出发，结合清晰度以及轮廓提取的运算特性，先用清晰度算子进行初分类，再结合轮廓宽度对焊速进行再分类，在一定程度上减小了运算时间。且本发明所采用双光路视觉感知装置，有效的提高视觉轮廓和清晰度提取精度。
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公开(公告)号：CN108320280B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810040219.2
申请日：2018-01-16
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本专利提出了一种根据视觉清晰度的值与轮廓的宽度的变化从而判别该熔池图像所属异常类别的检测方法；本专利从图像视觉角度出发，结合清晰度以及轮廓提取的运算特性，先用清晰度算子进行初分类，再结合轮廓宽度对焊速进行再分类，在一定程度上减小了运算时间。且本专利所采用双光路视觉感知装置，有效的提高视觉轮廓和清晰度提取精度。
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