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公开(公告)号：CN117097129A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310818671.8
申请日：2023-07-05
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于谐波相序和电压关系的电流拍频抑制系统、抑制器以及抑制方法，其中，该抑制器包括谐波提取模块、谐波抑制计算模块、电压补偿量计算模块、谐波电压变换模块；谐波提取模块根据电流拍频相关的谐波相序特性，从三相电流提取谐波的两个特征直流分量；谐波抑制计算模块对特征直流分量进行目标值为0的抑制，输出两个电压补偿信号至电压补偿量计算模块，利用电压关系计算得到抑制电流谐波所需的另外两个电压补偿信号，四个电压补偿信号经谐波电压变换模块处理得到等效电压补偿信号至电流环PI控制器中进行补偿计算，最终控制PWM信号实现谐波幅值和电流拍频现象的抑制。利用本发明能够直接改善电流拍频现象，且适应不同工况。
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公开(公告)号：CN114021596A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111106727.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
IPC: G06K7/14 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的条码识别方法及装置，其中，所述方法包括：获取待识别的条形码或二维码图像；加载通过深度学习预先训练完成的码制分类器，并使用码制分类器预测输入图像的码制类型；根据码制分类器的分类结果的概率预测值是否大于阈值以判断码制是否有效；当确定码制有效时，根据码制类型加载相应的通过深度学习预先训练完成的识码器，并由识码器将输入图像映射识别为编码信息；对识码器对输入图像映射识别得到的编码信息进行解码，以得到条形码或二维码的原始信息。通过本发明，实现一次性处理检测、校正、二值化、网格划分等传统识别过程的大部分工作，解决现有条形码或二维码识别方法的流程复杂、抗干扰能力较差的问题。
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公开(公告)号：CN111898417A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010553634.5
申请日：2020-06-17
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种货柜系统、货品检测装置及方法，其中，该方法包括：通过货品检测装置采用深度学习多目标检测算法对货品图像进行多目标检测，得到深度视觉特征和目标货品的预测信息；使用分类方法，根据所述深度视觉特征得到目标货品的异常预测概率集合；分别判断异常预测概率集合Pi中的K种异常的异常预测概率是否大于阈值；将异常预测概率大于阈值的第k种异常的异常信息加入标签信息，生成异常预测信息。通过本发明，基于预先训练的检测模型识别异常货品，并通过服务器和交互终端对异常货品及时处理。
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公开(公告)号：CN108256494B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201810087855.0
申请日：2018-01-30
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/12 , H04N23/61 , H04N23/695
Abstract: 本发明公开了一种智能储物柜及其智能隔层板以及智能货物管理系统，该智能储物柜包括柜体、设置在柜体内部的多个隔层板、沿竖直方向设置在柜体的背板的总线接口以及与总线接口电连接的控制器。隔层板包括朝下设置在安装在隔层板侧边边缘转动轴上的第一摄像头、设置在隔层板非置物面中央的第二摄像头，以及设置在隔层板的侧边边缘且与设置第一摄像头的侧边相对的电信号接口。转动轴能够带动第一摄像头沿竖直方向上下转动，以及相对转动轴左右转动；电信号接口通过电连接线与第一摄像头和第二摄像头电连接，当隔层板安装在柜体内部时，隔层板通过电信号接口与总线接口实现电接触。通过上述方式，本发明能够利用两个摄像头对隔层内的物品进行识别。
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公开(公告)号：CN111898426B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010569987.4
申请日：2020-06-21
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种饮水机自动控制系统、方法及装置，其中，该系统包括饮水机执行及结构部件和饮水机自动控制装置，饮水机自动控制装置包括处理单元、图像采集单元；处理单元包括图像检测识别单元、饮水机控制单元；图像采集单元采集落水点及周围区域内图像，并将图像发送至图像检测识别单元；图像检测识别单元使用深度学习水杯检测模型、深度学习人手检测模型检测图像得到目标水杯信息和目标人手信息，根据目标水杯信息使用深度学习水位识别模型得到水位分类信息；饮水机控制单元根据目标水杯信息、目标人手信息、水位分类信息进行饮水机的出水控制。通过本发明，能够确保饮水机的使用安全，并且实现饮水机的智能出水及停水，提升用户使用体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238723A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210756755.9
申请日：2022-06-29
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种局部顶点检测方法及装置，其中，方法包括：输入待检测图像；利用预先训练好的深度学习局部顶点检测模型对待检测图像进行检测，以输出多个预测的顶点；顶点的预测信息包括：顶点类型、置信度得分、顶点坐标、顶点矢量；对多个预测的顶点进行筛选以滤除顶点矢量方向相同、且坐标位置距离小于预设值的顶点；根据预测的顶点信息匹配出用于代表条码的对角顶点对，以及计算顶点对组成的斜框；以及旋转、裁切斜框以获得条码的粗定位图像，并对粗定位图像进行解码以识别出对应的条码。通过本发明，基于条码顶点局部区域图形结构简单的特点以简化识别的难度，并基于深度学习检测技术，适应各种背景干扰，提高条码识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114021596B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111106727.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
IPC: G06K7/14 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的条码识别方法及装置，其中，所述方法包括：获取待识别的条形码或二维码图像；加载通过深度学习预先训练完成的码制分类器，并使用码制分类器预测输入图像的码制类型；根据码制分类器的分类结果的概率预测值是否大于阈值以判断码制是否有效；当确定码制有效时，根据码制类型加载相应的通过深度学习预先训练完成的识码器，并由识码器将输入图像映射识别为编码信息；对识码器对输入图像映射识别得到的编码信息进行解码，以得到条形码或二维码的原始信息。通过本发明，实现一次性处理检测、校正、二值化、网格划分等传统识别过程的大部分工作，解决现有条形码或二维码识别方法的流程复杂、抗干扰能力较差的问题。
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公开(公告)号：CN118247162A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410237212.5
申请日：2024-03-01
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
IPC: G06T5/60 , G06T7/00 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种图像增强模型的训练方法、PCB元器件检测方法及装置，该训练方法包括获取多个带有标注信息的原始图像，并对每个原始图像进行预处理，以得到预处理图像，其中，原始图像包括多种不同类型的元器件；根据标注信息对每个预处理图像进行元器件图像抠取，以得到训练图像，其中，在进行元器件图像抠取时根据预设的外扩比例抠取元器件周围的多余背景图像；根据标注信息对每个预处理图像进行元器件图像抠取，以得到目标图像，其中，目标图像不存在多余背景图像；将一一对应的训练图像和目标图像根据预设分辨率进行缩放处理后输入到深度学习自编码器模型进行训练，以得到训练好的图像增强模型，能够过滤环境因素干扰，从而增强图像质量。
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公开(公告)号：CN111898417B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010553634.5
申请日：2020-06-17
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种货柜系统、货品检测装置及方法，其中，该方法包括：通过货品检测装置采用深度学习多目标检测算法对货品图像进行多目标检测，得到深度视觉特征和目标货品的预测信息；使用分类方法，根据所述深度视觉特征得到目标货品的异常预测概率集合；分别判断异常预测概率集合Pi中的K种异常的异常预测概率是否大于阈值；将异常预测概率大于阈值的第k种异常的异常信息加入标签信息，生成异常预测信息。通过本发明，基于预先训练的检测模型识别异常货品，并通过服务器和交互终端对异常货品及时处理。
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公开(公告)号：CN114021595A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111105974.2
申请日：2021-09-22
Applicant: 厦门华联电子股份有限公司
IPC: G06K7/14 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种二维码识别方法，其中，所述方法包括：获取待识别的二维码图像；其中，所述二维码为QR码；利用深度学习数据预测模型预测QR码的原始数据；其中，所述原始数据包含数据和纠错码字；利用深度学习格式预测模型预测QR码的原始格式信息；其中，所述原始格式信息包括纠错级别、蒙版类型以及格式纠错位；对所述原始数据和原始格式信息进行二值化处理，并根据原始格式信息包含的纠错级别和原始数据包含的纠错码字对数据码字进行纠错，以转换为QR码的真实信息。通过本发明，实现一次性校正、二值化、网格划分、蒙版等处理过程，解决现有二维码识别方法的流程复杂、抗干扰能力较差的问题。
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