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公开(公告)号:CN116630266A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310587590.1
申请日:2023-05-23
Applicant: 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心 , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种工件内孔轮廓的椭圆检测方法、计算设备及存储介质,方法包括:基于预定角度步长,从工件的内孔图像上获取内孔轮廓点集合;从内孔轮廓点集合中随机获取预定数量个轮廓点;判断任意两个轮廓点之间的距离是否大于第一距离阈值;如果是,则基于预定数量个轮廓点拟合形成初始椭圆;从内孔轮廓点集合中随机获取下一个轮廓点,判断下一个轮廓点到初始椭圆的距离是否小于第二距离阈值;如果是,则确定内孔轮廓点集合中到初始椭圆的距离小于第二距离阈值的所有目标轮廓点的目标覆盖角度值;判断目标覆盖角度值是否大于第一覆盖角度阈值,如果是,则根据初始椭圆得到椭圆参数。根据本发明的技术方案,有利于提高椭圆检测效率和精度。
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公开(公告)号:CN112967239B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202110212719.1
申请日:2021-02-23
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/20 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种坡口缺陷检测方法、计算设备及可读存储介质。其中,该方法在计算设备中执行,适于检测管状元件端部的环形坡口的缺陷,包括:获取待检测元件的端部图像中的环形坡口区域;将环形坡口区域展开成矩形,得到矩形的坡口图像;对矩形的坡口图像进行切分,得到多个子坡口图像;将每个子坡口图像输入到训练好的卷积分类网络中进行分类,得到有缺陷的子坡口图像;将有缺陷的子坡口图像输入到训练好的降噪自编码器中进行缺陷修复,得到修复后的子坡口图像;获取修复后的子坡口图像与有缺陷的子坡口图像的残差图像;从残差图像中获取缺陷区域的像素坐标。本发明的坡口缺陷检测方法既能加快坡口缺陷的检测速度还能提高坡口缺陷的检测精度。
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公开(公告)号:CN117274213A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311286480.8
申请日:2023-10-07
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轴孔类工件内孔成像的位姿检测方法,该方法包括:采集工件的内孔图像,并确定内孔图像的椭圆参数,其中椭圆指向工件内孔;基于椭圆参数和工件内孔的半径,确定出工件内孔的两组位姿参数;判断工件内孔与采集单元之间的水平距离是否不大于第一距离阈值;若不大于,则基于内孔图像的椭圆在不同角度中的灰度均值,从两组位姿参数中确定真实位姿参数,得到位姿检测结果。该方法针对工件的内孔中心位于相机光轴附近时,利用工件端面的灰度分布去除二义性干扰问题。充分利用图像信息,降低位姿检测过程中的二义性去除的平均耗时,避免采集单元或工件在移动过程中发生碰撞。
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公开(公告)号:CN116797548A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310587259.X
申请日:2023-05-23
Applicant: 湖南大学 , 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于轮廓恢复的椭圆检测方法、计算设备及存储介质,方法包括:从工件的内孔图像上获取第一内孔轮廓点集合;确定第一内孔轮廓点集合对应的覆盖角度范围及覆盖角度值;判断覆盖角度值是否大于第二覆盖角度阈值;如果否,则对第一内孔轮廓点集进行椭圆检测,得到第一椭圆参数;根据第一椭圆参数构建圆环;利用最大熵阈值分割方法,从内孔图像上提取第二内孔轮廓;基于圆环截取第二内孔轮廓,得到待恢复轮廓区域;从待恢复轮廓区域获取多个轮廓点,并与第一内孔轮廓点集合进行合并,得到新的内孔轮廓点集合,并对其进行椭圆检测,得到新的椭圆参数,作为最终椭圆参数。本发明能实现对内孔轮廓进行恢复,提高了椭圆检测精度。
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公开(公告)号:CN112945095A
公开(公告)日:2021-06-11
申请号:CN202110136548.9
申请日:2021-02-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种位姿检测系统,适于检测管状元件的位姿,管状元件的外壁包括一个或多个隔离块,所述系统包括:驱动组件,适于带动所述管状元件转动;图像采集组件,包括相机、与相机连接的镜头,所述相机和镜头适于沿管状元件的轴向采集管状元件的第一图像,以及在管状元件转动预定角度后沿管状元件的轴向采集管状元件的第二图像;以及计算设备,与所述相机相连,适于获取第一图像和第二图像,并根据第一图像和第二图像确定隔离块的分布位置,根据隔离块的分布位置确定管状元件的位姿。此外,本发明还公开了一种位姿检测方法。本发明的位姿检测系统,提高系统了的检测精度和检测效率。
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公开(公告)号:CN119784673A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411639482.5
申请日:2024-11-15
Applicant: 江苏优普纳科技有限公司 , 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心 , 湖南大学
Abstract: 本申请公开了一种凸轮轴金属加工面的缺陷检测方法及系统。其中方法包括:获取待检测图像,待检测图像包含凸轮轴金属加工面;对待检测图像进行处理,生成指示凸轮面的感兴趣区域图像;将感兴趣区域图像输入异常检测模型进行处理,输出异常评分图,其中异常评分图中的异常分值表示其对应像素存在异常的概率值;按照异常分值从大到小的顺序,选取第一数量个异常分值并计算所选取异常分值的均值;通过比较均值和预定阈值,来确定出待检测图像的缺陷信息,其中缺陷信息包括待检测图像是否存在缺陷及缺陷位置,预定阈值通过分析所述异常检测模型来确定。本方案成本低,效率高。
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公开(公告)号:CN119784672A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411638944.1
申请日:2024-11-15
Applicant: 江苏优普纳科技有限公司 , 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心 , 湖南大学
Abstract: 本申请公开了一种凸轮轴端面缺陷检测方法及系统。其中方法包括:采集凸轮轴的8个端面图像,以及根据端面的顶点是否存在螺纹,来区分各端面图像,并对端面图像进行分类;对第一类端面图像和第二类端面图像分别进行处理,以提取对应端面图像中的轮廓,并基于所述轮廓,提取对应端面图像中的感兴趣区域,得到感兴趣区域图像;将第三类端面图像输入语义分割模型进行处理,提取出感兴趣区域,来得到感兴趣区域图像;根据感兴趣区域图像对应的端面图像,选取目标检测模型进行检测,以输出指示感兴趣区域图像中是否存在缺陷的检测结果;当各感兴趣区域图像均不存在缺陷时,判定凸轮轴的端面不存在缺陷。本方案成本低,效率高。
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公开(公告)号:CN114972866B
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202210587890.5
申请日:2022-05-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种用于识别车削零件表面粗糙度等级的有效特征的确定方法、模块、计算设备及存储介质,该方法包括:生成车削零件表面图像集,车削零件表面图像集包括多个对应不同表面粗糙度等级的表面图像子集,每个表面图像子集包括多张车削零件表面图像;基于预设的特征类型集,对车削零件表面图像集中的每张车削零件表面图像进行图像特征提取,以获取对应的图像特征数据;对特征类型集中每种图像特征类型,分别构建对应的支持向量机分类模型并进行训练;将图像特征数据输入到对应的训练好的支持向量机分类模型中处理,根据处理情况计算模型评价指标;根据模型评价指标,从特征类型集中确定用于识别车削零件表面粗糙度等级的有效特征。
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公开(公告)号:CN115496812A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211166558.8
申请日:2022-09-23
Applicant: 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心 , 湖南大学
Abstract: 本发明涉及相机应用领域,特别涉及一种线扫相机标定方法、计算设备及存储介质,并包括步骤:据线扫相机的位置和标定板的位置确定对焦线的成像位置;根据对焦线的成像位置和对焦线的位置确定线扫相机的成像模型;根据成像模型确定标定板中标定点的位置参数,与线扫相机的成像中成像点的位置参数的成像变换关系;获取标定点和成像点的位置参数,并根据成像变换关系确定线扫相机的标定参数。本发明通过对焦线的成像位置和对焦线的位置所确定的线扫相机的成像模型,是基于两个线段确定的二维的(2D)成像模型,能够减少标定参数的个数,提高标定效率。
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公开(公告)号:CN115439368A
公开(公告)日:2022-12-06
申请号:CN202211166550.1
申请日:2022-09-23
Applicant: 无锡市锡山区半导体先进制造创新中心 , 湖南大学
Abstract: 本发明涉及相机应用领域,特别涉及一种线扫相机畸变矫正方法、计算设备及存储介质,并包括步骤:根据线扫相机的成像中无畸变成像点与有畸变成像点的变换关系确定有畸变成像点的位置参数表达式;根据有畸变成像点的位置参数表达式得到线扫畸变模型;获取标定点的位置参数,并根据线扫相机的成像模型和标定点的位置参数计算无畸变成像点的位置参数;获取有畸变成像点的位置参数,并根据无畸变成像点的位置参数确定线扫畸变模型的畸变拟合参数;根据确定了畸变拟合参数的线扫畸变模型和线扫相机的成像模型,确定考虑畸变的成像模型,对线扫相机的成像进行畸变矫正。本发明中能够降低镜头存在畸变引发的误差,提高线扫相机的使用体验。
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