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公开(公告)号：CN109883533B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910052515.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的低频振动测量方法，其包括以下步骤：利用关键点检测算法检测图像序列中比较突出的物体边缘信息，然后利用ROI区域生长技术，缩小图像的计算范围，应用到图像序列中；首先截取第一幅图像的ROI区域中的一块包含多个明显角点的区域作为模板；依次在后续图像序列中进行模板匹配度计算，从而能获得模板区域的匹配矩阵，针对匹配矩阵运用曲线拟合的方法，搜寻到最佳的匹配位置；从而实现亚像素级别的定位精度，最后利用相机标定得到的参数矩阵，把像素坐标转换到世界坐标系，完成振动的幅值和频率的提取，可广泛应用于柔性结构体和大型结构件的振动测量分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109622416A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910052529.0
申请日：2019-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: B07C5/34
CPC classification number: B07C5/34
Abstract: 本发明公开了一种基于超声传感器阵列的垃圾分类方法及其系统，其包括以下步骤：超声波发射传感器向执行机构上的垃圾发射超声波；获取超声波接收传感器返回的模拟电压，并进行预处理，接着输入到定义好的网络模型中训练，获得分类模型；根据分类模型结果执行机构移动到预测类的垃圾桶上方进行投放垃圾动作；本发明采用多超声传感器阵列的结构结合神经网络分类器来识别不同材质的垃圾，根据不同材质返回的回波幅值的差异区分出垃圾的类别，从而控制执行机构移动到相应垃圾桶上方位置并进行投放垃圾动作，避免了通过图像处理的方式所带来的环境适应性差、实时性差等问题，整个分类、投放过程自动化，使得垃圾分类更加方便快捷，给人们生活带来方便。
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公开(公告)号：CN110400285B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910464171.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种引线键合焊点缺陷定位与分类方法，其包括以下步骤：1)利用工业相机获得已键合的焊点图像；2)利用基于像素邻域方差的算法对焊点所在区域进行初定位；3)利用灰度投影算法去除冗余的非焊点区域；4)利用区域生长算法对焊点所在区域进行初提取，在此基础上利用水平集方法进行缺陷分割；5)利用核主成分分析提取焊点线性可分的主特征；6)将提取得到的主特征送入随机森林分类器进行缺陷类型的分类，根据多分类的结果给出焊接参数调整建议；本发明基于图像处理和机器学习的引线键合焊点缺陷定位与分类方法与其他焊点检测技术相比具有精度高、速度快、智能化水平高等特点，在实际电子工业生产中，有比较大的应用前景。
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公开(公告)号：CN109622416B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910052529.0
申请日：2019-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: B07C5/34
Abstract: 本发明公开了一种基于超声传感器阵列的垃圾分类方法及其系统，其包括以下步骤：超声波发射传感器向执行机构上的垃圾发射超声波；获取超声波接收传感器返回的模拟电压，并进行预处理，接着输入到定义好的网络模型中训练，获得分类模型；根据分类模型结果执行机构移动到预测类的垃圾桶上方进行投放垃圾动作；本发明采用多超声传感器阵列的结构结合神经网络分类器来识别不同材质的垃圾，根据不同材质返回的回波幅值的差异区分出垃圾的类别，从而控制执行机构移动到相应垃圾桶上方位置并进行投放垃圾动作，避免了通过图像处理的方式所带来的环境适应性差、实时性差等问题，整个分类、投放过程自动化，使得垃圾分类更加方便快捷，给人们生活带来方便。
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公开(公告)号：CN110400285A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910464171.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种引线键合焊点缺陷定位与分类方法，其包括以下步骤：1)利用工业相机获得已键合的焊点图像；2)利用基于像素邻域方差的算法对焊点所在区域进行初定位；3)利用灰度投影算法去除冗余的非焊点区域；4)利用区域生长算法对焊点所在区域进行初提取，在此基础上利用水平集方法进行缺陷分割；5)利用核主成分分析提取焊点线性可分的主特征；6)将提取得到的主特征送入随机森林分类器进行缺陷类型的分类，根据多分类的结果给出焊接参数调整建议；本发明基于图像处理和机器学习的引线键合焊点缺陷定位与分类方法与其他焊点检测技术相比具有精度高、速度快、智能化水平高等特点，在实际电子工业生产中，有比较大的应用前景。
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公开(公告)号：CN109883533A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910052515.9
申请日：2019-01-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的低频振动测量方法，其包括以下步骤：利用关键点检测算法检测图像序列中比较突出的物体边缘信息，然后利用ROI区域生长技术，缩小图像的计算范围，应用到图像序列中；首先截取第一幅图像的ROI区域中的一块包含多个明显角点的区域作为模板；依次在后续图像序列中进行模板匹配度计算，从而能获得模板区域的匹配矩阵，针对匹配矩阵运用曲线拟合的方法，搜寻到最佳的匹配位置；从而实现亚像素级别的定位精度，最后利用相机标定得到的参数矩阵，把像素坐标转换到世界坐标系，完成振动的幅值和频率的提取，可广泛应用于柔性结构体和大型结构件的振动测量分析。
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