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公开(公告)号：CN104713528A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510159497.6
申请日：2015-04-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G01C11/02
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/209 , G06T2207/30148 , G06T2207/30242
Abstract: 基于机器视觉的硅片和电池片计数设备，属于机器视觉计数技术领域，该设备包括检测机箱、电脑屏幕和电脑机箱，电脑屏幕设置在电脑机箱上，电脑机箱与检测机箱相连；检测机箱包括箱体、设置在箱体内部的相机、镜头、同轴光源、环形光源、支架和光源控制器和设置在箱体外部的检测按钮、滑轨、压板、检测口、检测台、踏板开关，该踏板开关与检测机箱相连；检测按钮固定设置在箱体的顶部，滑轨设置在箱体的一侧并延伸到箱体的顶部，在箱体上设置了滑轨的该侧还设有配合压板使用的检测口。该设备不仅体积较小，而且提高了计数精度和系统适用性，防止压板污染和损坏硅片，测试启动方便快捷，同时该装置结构简单，易于保养和维护，具备很好的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104713528B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201510159497.6
申请日：2015-04-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G01C11/02
Abstract: 基于机器视觉的硅片和电池片计数设备，属于机器视觉计数技术领域，该设备包括检测机箱、电脑屏幕和电脑机箱，电脑屏幕设置在电脑机箱上，电脑机箱与检测机箱相连；检测机箱包括箱体、设置在箱体内部的相机、镜头、同轴光源、环形光源、支架和光源控制器和设置在箱体外部的检测按钮、滑轨、压板、检测口、检测台、踏板开关，该踏板开关与检测机箱相连；检测按钮固定设置在箱体的顶部，滑轨设置在箱体的一侧并延伸到箱体的顶部，在箱体上设置了滑轨的该侧还设有配合压板使用的检测口。该设备不仅体积较小，而且提高了计数精度和系统适用性，防止压板污染和损坏硅片，测试启动方便快捷，同时该装置结构简单，易于保养和维护，具备很好的实用性。
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公开(公告)号：CN104407043B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410725693.0
申请日：2014-12-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N27/82
Abstract: 本发明公开了基于电磁感应的钢帘线缺陷在线检测装置，属于无损检测领域，其包括传感器和控制器；传感器包括检测模块、信号处理模块、电源模块和蓝牙模块，检测模块由信号发生模块与电磁感应模块组成；控制器包括ARM Cortex‑M0+、通讯模块、报警模块、电源模块、蓝牙模块、按键和显示屏；传感器与控制器之间通过各自的蓝牙模块进行数据交流，ARM通过通讯模块完成与钢帘线生产仪器之间的同步操作。本发明还公开了该装置的检测方法。本发明的装置通过将钢帘线缺陷引起的线圈电感的变化转换为信号发生模块产生信号的频率的变化，检测精度高，可靠性好、适应性强；本发明的检测方法，实时高效，具备很好的实用性。
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公开(公告)号：CN104407043A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410725693.0
申请日：2014-12-03
Applicant: 江苏大学
IPC: G01N27/82
Abstract: 本发明公开了基于电磁感应的钢帘线缺陷在线检测装置，属于无损检测领域，其包括传感器和控制器；传感器包括检测模块、信号处理模块、电源模块和蓝牙模块，检测模块由信号发生模块与电磁感应模块组成；控制器包括ARMCortex-M0+、通讯模块、报警模块、电源模块、蓝牙模块、按键和显示屏；传感器与控制器之间通过各自的蓝牙模块进行数据交流，ARM通过通讯模块完成与钢帘线生产仪器之间的同步操作。本发明还公开了该装置的检测方法。本发明的装置通过将钢帘线缺陷引起的线圈电感的变化转换为信号发生模块产生信号的频率的变化，检测精度高，可靠性好、适应性强；本发明的检测方法，实时高效，具备很好的实用性。
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公开(公告)号：CN104952754B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201510224553.X
申请日：2015-05-05
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的镀膜后硅片分选方法，属于机器视觉分选技术领域，其采用彩色图像坐标变换技术、彩色图像分割技术、彩色图像RGB空间分析技术、图像处理技术、大数据逻辑统计分析与处理技术等对采集的图像进行处理和分析；提取图像的色彩信息；所得信息经过图像二值化、滤波处理筛选和换算；所得有用信息经过基于样本大数据逻辑统计分析和处理的算法执行后，将镀膜后硅片分为不合格片、均匀红片、合格片三类。本发明通过快速采集镀膜后硅片表面的彩色图像信息，可实时在线稳定高效地进行准确的硅片缺陷识别和分选，且实时显示检测结果；还可通过数据采集设备与机械手通讯，使其对应不同的类别快速采取不同的机械动作。
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公开(公告)号：CN104952754A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510224553.X
申请日：2015-05-05
Applicant: 江苏大学
CPC classification number: H01L21/67271 , H01L22/24
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的镀膜后硅片分选方法，属于机器视觉分选技术领域，其采用彩色图像坐标变换技术、彩色图像分割技术、彩色图像RGB空间分析技术、图像处理技术、大数据逻辑统计分析与处理技术等对采集的图像进行处理和分析；提取图像的色彩信息；所得信息经过图像二值化、滤波处理筛选和换算；所得有用信息经过基于样本大数据逻辑统计分析和处理的算法执行后，将镀膜后硅片分为不合格片、均匀红片、合格片三类。本发明通过快速采集镀膜后硅片表面的彩色图像信息，可实时在线稳定高效地进行准确的硅片缺陷识别和分选，且实时显示检测结果；还可通过数据采集设备与机械手通讯，使其对应不同的类别快速采取不同的机械动作。
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