公开(公告)号：CN105321185A

公开(公告)日：2016-02-10

申请号：CN201510846959.1

申请日：2015-11-27

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  董旺 ,  金梅 ,  蒋再毅 ,  赵会斌

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T7/001 ,  G06T2207/30144

Abstract: 本发明公开了一种基于九相机模型的纸包装箱内外检测方法，本方法共使用九部相机，其中四部相机拍摄纸包装箱前、后、左、右四个面，两部相机正对纸包装箱前后两个面采集图像另两部相机斜对纸包装箱侧面拍摄纸包装箱左右两个面；另五部相机拍摄纸包装箱内侧和底面图像，其中四部相机置于纸包装箱斜上方拍摄纸箱四个内侧面，一部相机位于纸包装箱正上方拍摄纸箱底面图像；所述的九部相机均采用500万像素的USB接口或Gige网口相机，Gige网口相机需要外接供电电源；光源采用四个高亮度的线光源，光源需要输出电压为24v的光源控制器，光源控制器的输入电压为110v，需要配置220v转110v的交流电压转换器。

公开(公告)号：CN104408760B

公开(公告)日：2017-12-29

申请号：CN201410596344.3

申请日：2014-10-28

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  王鹏 ,  金梅 ,  蒋再毅

IPC: G06T13/40 ,  G06T13/80 ,  G06F17/50

Abstract: 一种基于双目视觉的高精度虚拟装配系统算法，该算法通过Kinect传感器采集用户运动空间信息作为虚拟装配系统的输入信息，应用OpenGL建立手部模型，将建立的手部模型与采集的手部图像进行对比，计算得到手部模型与手部图像的相似度，采用改进的粒子群优化算法，最终得到采集图像的手部模型，基于手部模型以及Kinect传感器的标定信息，最终渲染得到深度图像，实现对手势的跟踪识别，完成虚拟装配系统的信息输入，进而实现高精度虚拟装配过程。本发明能实现对手势进行准确稳定的三维实时跟踪，不需要特殊的标记或复杂的图像采集设备，降低了硬件设备的要求和成本；也不需要训练样本，从而更容易进行应用扩展。

公开(公告)号：CN104408760A

公开(公告)日：2015-03-11

申请号：CN201410596344.3

申请日：2014-10-28

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  王鹏 ,  金梅 ,  蒋再毅

IPC: G06T13/00 ,  G06F17/50

Abstract: 一种基于双目视觉的高精度虚拟装配系统算法，该算法通过Kinect传感器采集用户运动空间信息作为虚拟装配系统的输入信息，应用OpenGL建立手部模型，将建立的手部模型与采集的手部图像进行对比，计算得到手部模型与手部图像的相似度，采用改进的粒子群优化算法，最终得到采集图像的手部模型，基于手部模型以及Kinect传感器的标定信息，最终渲染得到深度图像，实现对手势的跟踪识别，完成虚拟装配系统的信息输入，进而实现高精度虚拟装配过程。本发明能实现对手势进行准确稳定的三维实时跟踪，不需要特殊的标记或复杂的图像采集设备，降低了硬件设备的要求和成本；也不需要训练样本，从而更容易进行应用扩展。

公开(公告)号：CN106725341A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201710012778.8

申请日：2017-01-09

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  张培恒 ,  蒋再毅 ,  王博 ,  俱伟健 ,  薛彬

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种增强型舌诊系统，包括光源照明模块、图像采集模块、主机模块，所述光源照明模块为面光源，足够照明患者的面部区域，为所述图像采集模块提供照明，所述图像采集模块包括高精度相机和超低畸变镜头，用于对患者进行图像采集，所述主机模块包括面部识别模块和病症分类器，所述面部识别模块与所述图像采集模块通信连接，能够接收由所述图像采集模块传输的图像信息，并且进行识别反馈，所述病症分类器与所述面部识别模块通信，以接收识别后的图像信息进行诊断。本发明还提供所述增强型舌诊系统的舌像获取方法和利用所述增强舌诊系统进行舌诊的方法。

公开(公告)号：CN105260734A

公开(公告)日：2016-01-20

申请号：CN201510652381.6

申请日：2015-10-10

Applicant: 燕山大学

Inventor： 张立国 ,  蒋再毅 ,  金梅 ,  董旺 ,  崔利洋

IPC: G06K9/20 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06K9/2063 ,  G06K2209/01 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种具有自建模功能的商品油表面激光标码识别方法，该方法内容包括如下步骤：基于神经网络识别算法对商品油激光标码进行模式统计，实现自建模技术；采集指定检测的商品油激光标码的字符模版图像，并通过神经网络识别算法简单模拟人的大脑脑神经功能来实现输入-输出的映射模型，完成对字符的分类识别采集，并作为模版；采集商品油激光标码图像，然后进行字符识别、阅读字符的图像处理阶段；若匹配结果字符合格，则商品油合格继续运输，若匹配结果字符不合格，则由剔除装置将不合格的商品油剔除；最后实现对字符识别的功能，完成对商品油上激光条码的字符检测，进而可以达到精确的对商品油激光条码的检测。