基于智能物联的自动盖章机
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114851729A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210532758.4

    申请日:2022-05-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于智能物联的自动盖章机,属于办公设备领域,包括盖章机构、出纸机构、动力装置、传动机构;出纸机构用于移动、放置纸张;盖章机构在动力装置的驱动下,在传动机构上进行移动;还包括控制器、动力装置驱动模块、图像采集及识别模块、通信模块、红外传感器及触控屏;动力装置驱动模块用于接收控制器的命令,控制动力装置,驱动盖章机构移动;图像采集及识别模块用于采集放置在出纸机构上的纸张图像,并识别出盖章的位置,发送给控制器;通信模块用于将控制器与终端进行通信连接;红外传感器用于检测待盖章纸张的数量,并发送给控制器;触控屏用于进行人机交互。本发明信息处理效率高,结构简单,操作方便。

    基于SuperPoint+SuperGlue的点线融合特征匹配方法

    公开(公告)号:CN115984592A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202310013511.6

    申请日:2023-01-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于SuperPoint+SuperGlue的点线融合特征匹配方法,属于图像特征提取与匹配领域,包括:输入初始图片,通过LSD线特征提取算法对图片中的线段进行描述得到特征线段;将得到特征线段的图片输入magicpoint base detector以获得特征点;输出与原图片相同size的heatmap以及特征真值;对heatmap每一个像素处的值进行NMS处理,得到稀疏特征点;对真实图片进行单应变换,将检测到的特征点投影到原始图片上,合成特征点真值;学习半稠密描述子,通过插值算法得到完整描述子,利用L2正则化得到真实长度的单位描述;剔除错误特征并进行特征匹配。

    一种YOLOv5和EfficientNet的PCB焊点缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN115393291A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210950446.5

    申请日:2022-08-09

    Abstract: 本发明涉及一种YOLOv5和EfficientNet的PCB焊点缺陷检测方法,属于PCB焊点缺陷检测领域,包括以下步骤:S1:采集PCB图像;S2:对含有缺陷的PCB图像进行标注,形成数据集,并划分数据集;S3:构建用于易识别缺陷类型检测但难识别缺陷类型定位的YOLOv5目标检测网络;再构建对难识别缺陷类型进行细粒度分类的EfficientNet图像分类网络;S4:分别对YOLOv5目标检测网络和EfficientNet图像分类网络进行训练和验证;S5:使用训练好的最优模型对测试集进行检测测试;S6:使用测试完成的模型进行PCB焊点缺陷检测;S7:对识别到的含有缺陷的PCB进行分拣。

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