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公开(公告)号：CN116993658B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310588242.6
申请日：2023-05-24
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种用于精准检测OCA贴合精度的方法，包括以下步骤：通过面阵相机获取原始图像并进行预处理；采用区域生长算法确定原图中的手机屏幕区域的位置；利用先验的形状结构分布，截取图像中包含油墨区的有效区域；对有效区域边界点数据进行拟合，得到边界直线；利用定义的起始点和目标点通过仿射变换得到矫正后的图像；针对矫正后的图像，进行油墨区四点定位，并截取每个定位点；提取油墨区的边界过渡区；提取油墨区，通过测量油墨区的厚度判断贴合精度是否合格。本发明通过面阵相机获取图像，利用仿射变换将获取的未对准的图像矫正后，对多个位置的油墨区的厚度进行检测从而判断OCA贴合精度是否达标，提高了贴合不良的检出率。
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公开(公告)号：CN117974590A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410112556.3
申请日：2024-01-26
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种工业装配线乱序零部件视觉检测方法，主要解决工业装配车间人工配料环节出现的错配、漏配、少配等问题。本发明方法包括采集工业装配线传送带上的物料托盘图像，将物料托盘图像输入到预先训练好的工业装配线零部件视觉检测模型，得到待识别的托盘零部件的检测结果，工业装配线零部件视觉检测模型包括：主干特征提取网络，多层级扩张并行网络和轻量化解耦检测头网络。本发明对工业装配车间的配料托盘零件进行识别和计数，具有检测精度高、推理速度实时性高、计算资源消耗低的优点，可应用于汽车、电子先进制造工业领域的零部件和总成装配线，确保生产线零部件配料无错漏。
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公开(公告)号：CN116619388B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202310860465.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动视觉策略的视点规划方法及其采摘系统，该方法包括：获取采摘系统拍摄的采摘图像并确定采摘点区域；构建三维体素地图以及离散空间；生成若干候选视点，并利用基于空间遮挡率的打分函数计算每个候选视点的得分，再以得分高低为依据从所述候选视点中选择理想观测视点；最后基于所述理想观测视点，控制所述采摘系统的机械臂移动，从而调整机械臂上相机视点。其中，本发明以一种全新的技术思路以及技术手段来实现视点规划，引入空间遮挡率来评估遮挡，从而引导采摘机器臂对理想观测视点的预测，从源头上解决遮挡问题，提高采摘成功率，所述方法在葡萄采摘应用中效果显著，克服了果梗在高度遮挡环境下面临的采摘技术障碍。
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公开(公告)号：CN105740870A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610067074.6
申请日：2016-01-30
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4642
Abstract: 本发明公开了一种目标鲁棒识别的抗旋转HDO局部特征描述方法，包括以下步骤：设定图像圆形检测区域；计算图像近似RGT梯度；计算结构张量，并求出每个像素点的主方向和一致性；把圆形图像划分为若干个环状扇形区间作为cell，每四个相邻的cell组合成一个Block，计算每个Block的特征向量；组合每个Block的特征向量，形成的HDO特征描述。本发明引入RGT变换技术，并在构造像素点圆形邻域中构造结构张量，可以保证在图片旋转的情况下每个像素点的主方向和一致性保持不变，然后求每个Block的主方向直方图，再采用环状扇形分区的空间池化划分方式，使得到的局部特征有良好的鉴别能力和抗旋转变换能力。
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公开(公告)号：CN119169101A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411195649.3
申请日：2024-08-29
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种面向低精度平面靶标的摄像机标定方法，涉及相机参数标定领域，包括以下步骤：通过相机进行多视角拍摄，采集数据；检测棋盘格角点，确定每个角点的像素坐标；建立角点坐标与实际世界坐标之间的对应关系，在靶标的角点上添加三维偏移因子，满足理想靶标上的特征点对与实际靶标之间的偏移量之和为零，求解相机的参数；对偏移因子施加全局约束，重写成本函数，通过非线性优化算法进行优化，以最小化重投影误差。在使用低精度靶标的情况下，通过修正靶标上的特征点来实现高精度的相机标定。仿真和真实实验结果表明，在使用低精度靶标情况下，该方法仍能获得与采用高精度靶标的传统标定方法相媲美的高精度标定结果及测量精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116619388A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310860465.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动视觉策略的视点规划方法及其采摘系统，该方法包括：获取采摘系统拍摄的采摘图像并确定采摘点区域；构建三维体素地图以及离散空间；生成若干候选视点，并利用基于空间遮挡率的打分函数计算每个候选视点的得分，再以得分高低为依据从所述候选视点中选择理想观测视点；最后基于所述理想观测视点，控制所述采摘系统的机械臂移动，从而调整机械臂上相机视点。其中，本发明以一种全新的技术思路以及技术手段来实现视点规划，引入空间遮挡率来评估遮挡，从而引导采摘机器臂对理想观测视点的预测，从源头上解决遮挡问题，提高采摘成功率，所述方法在葡萄采摘应用中效果显著，克服了果梗在高度遮挡环境下面临的采摘技术障碍。
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公开(公告)号：CN116310305A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211515772.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于张量和二阶协方差注意力机制的编解码结构语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于张量和二阶协方差注意力机制的编解码结构语义分割模型，通过在编码器中利用注意力机制学习像素点图像特征之间的关联性并增强深层语义信息，在解码器中将浅层和深层语义信息进行融合来捕获图像的上下文语义信息，以扩大不同类别物体的类间差异性。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后对建立好的模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的图像输入到训练好的模型中，推理测试图像的语义类别预测值，评估测试模型推理的准确度。本发明是一种针对图像语义分割的神经网络模型，获得了在语义分割领域较好的分割效果。
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公开(公告)号：CN115908793A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210408406.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于位置注意力机制的编解码结构语义分割模型。本发明包括以下步骤：1、模型建立，设计一种基于位置注意力机制的编解码结构语义分割模型，通过编码器中注意力机制学习像素点图像特征之间的关联性并增强深层语义信息，通过解码器将浅层语义信息和深层语义信息进行融合来捕获图像丰富的上下文语义信息。2、模型训练，首先对数据集预处理，然后根据建立好的模型进行模型训练。3、模型推理，将测试集的图像输入到训练好的模型中，推理测试图像的语义类别预测值，评估预测准确度。本发明是一种针对图像语义分割的神经网络模型，特别是提出了一种基于位置注意力机制的编解码结构来提取图像自身注意力信息的统一建模方法，获得了在语义分割领域较好的分割效果。
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公开(公告)号：CN107729902B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201710630194.7
申请日：2017-07-28
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种用于图像识别的图像微观结构模式特征提取方法，包括以下步骤：(1)在给定采样点的3×3邻域中描述微观结构二值模式，从所有二值模式集中，选取具有视觉意义的重要执行模式子集；(2)对选取的重要执行模式子集进行0均值归一化，得到微观结构二值模式编码模板；(3)将编码模板与灰度图像卷积，寻找具有最大响应的模板进行投票；(4)通过池化操作，统计编码模板得票情况，并构建基于模板得票数的直方图统计结果，作为图像的特征表达。本发明算法相对简单，并具有很强的鉴别能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106980862B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710164058.3
申请日：2017-03-17
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明提供了一种圆形图像识别特征提取方法。其步骤为：在获得圆形图像后，对圆形图像进行归一化处理并利用掩膜模板划分为包含多个环状区域的环状空间；基于计算编码值的方法得到每个环状区域的关于中心点对称的点的模式对；基于模式对得到每个环状区域的关于中心点对称的点的模式对的直方图；组合直方图得到识别特征。本发明通过提取关于中心点对称的点的模式对的直方图，可克服圆形图像角度旋转的问题，实现提取圆形图像的识别特征，进而实现高准确率的识别圆形图案。
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