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公开(公告)号：CN103390280A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310322094.X
申请日：2013-07-26
Applicant: 无锡信捷电气股份有限公司 , 江南大学
Abstract: 一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的快速阈值分割方法，该方法针对传统灰度级-平均灰度级直方图存在着近似假设和计算需要搜索整个解空间而导致分割不准确和效率不高问题，提出改进的二维对称Tsallis交叉熵阈值分割及其快速递推方法，该阈值分割法普适性较强、分割精确；为了实现灰度图像准确的分割，本发明采取新的灰度-梯度二维直方图，并结合分割效果优越的二维对称Tsallis交叉熵理论，有效地提高了灰度图像分割的精度；同时为了满足工业流水线在线实时性，本发明采用了新型快速递推算法，减少冗余计算；利用本发明对工业流水线灰度图像进行处理后，图像区域内部均匀、轮廓边界准确、纹理细节清晰，同时具有很好的普适性。
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公开(公告)号：CN103234976A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310119567.6
申请日：2013-04-03
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供了一种经编机布匹瑕疵在线视觉检测方法，包括Gabor变换、特征提取和瑕疵识别，可以实现经编机布匹实时监控以及瑕疵停机；改进了传统Gabor多尺度分解融合用于瑕疵检测领域数据计算量大、信息冗余的缺点；自动找寻纹理基元周期使得系统可以自动分割窗口用于特征提取，避免了不同对象手动窗口大小输入的不精确性；离线检测算法在离线数据指引下实现快速Gabor变换、快速特征提取和瑕疵识别，完全可以满足经编机布匹瑕疵在线检测实时性高、准确性高的要求。
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公开(公告)号：CN102506711B
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201110341204.8
申请日：2011-11-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明针对现有激光扫描系统现场标定困难，扫描景深范围窄，扫描效率不高的缺点，提出一种可以根据物体尺寸改变景深，并且快速实现现场标定，对物体进行虚拟重构，并且可以对物体指定的特征点进行实时跟踪的线激光视觉三维旋转扫描方法。采用线激光扫描方式，提高扫描效率和实时性；采用定位平台技术，可以实现系统模型现场快速标定，方便用户现场调试相机的视角和景深，应用更加灵活；利用openGL实现物体的虚拟重构，实现物体上任意几何尺寸的测量；定位平台提供机器臂定位孔，可以实现对物体的感兴趣点的实时或者延时跟踪。对工业生产、检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103198322A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310020370.7
申请日：2013-01-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的磁瓦表面缺陷特征提取及缺陷分类方法。具体算法包括：第一步，构造适合磁瓦表面缺陷特征提取的5尺度、8方向Gabor滤波器组，并对原始图像进行滤波，得到40幅分量图；第二步，分别提取分量图的灰度均值和方差特征，组成一个80维的特征向量；第三步，用PCA主成分分析法和ICA独立成分分析法对原80维的特征向量进行降维，去除相关性和冗余性，得到20维的特征向量；第四步，对特征向量数据归一化预处理，原数据被归一化到[0，1]之间；第五步，首先采用网格法和K-CV交叉验证法实现SVM参数寻优，用训练样本数据离线训练SVM模型；在线检测时，将预处理后的测试样本数据输入到支持向量机，就可以实现缺陷的自动分类识别。本发明采用的特征提取方法可以有效滤除磁瓦表面纹理的干扰、凸显缺陷；提取的特征能够真实反映缺陷信息，且数据量小；用于缺陷分类的分类器，可以在线快速、准确的实现缺陷识别。
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公开(公告)号：CN102506711A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110341204.8
申请日：2011-11-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明针对现有激光扫描系统现场标定困难，扫描景深范围窄，扫描效率不高的缺点，提出一种可以根据物体尺寸改变景深，并且快速实现现场标定，对物体进行虚拟重构，并且可以对物体指定的特征点进行实时跟踪的线激光视觉三维旋转扫描方法。采用线激光扫描方式，提高扫描效率和实时性；采用定位平台技术，可以实现系统模型现场快速标定，方便用户现场调试相机的视角和景深，应用更加灵活；利用openGL实现物体的虚拟重构，实现物体上任意几何尺寸的测量；定位平台提供机器臂定位孔，可以实现对物体的感兴趣点的实时或者延时跟踪。对工业生产、检测具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102303190A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110220902.2
申请日：2011-08-03
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明针对焊接现场的复杂情况，提出一种线激光视觉跟踪平面对接焊缝方法。搭建了焊缝跟踪系统，建立了系统各个部分的坐标系模型，采用棋盘格靶标和点激光器完成系统结构标定；线激光被动扫描焊缝，焊缝中心检测技术稳定准确定位激光焊缝中心；用户通过设定延时时间，灵活改变焊点和图像检测距离。该方法可以有效避免弧光，飞溅对图像质量的影响，有效抵抗激光条的微小断裂，在线稳定准确的实现平面对接焊缝的自动跟踪。对实现焊接自动化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN101776437A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200910035661.7
申请日：2009-09-30
Applicant: 江南大学
IPC: G01B11/00
Abstract: 本发明提出了一种带有光路调整的嵌入式机器视觉亚像素标定技术，是在线视觉测量的可调整光路的标定技术。标定过程采用的主要技术包括：光路调整技术包括防光强饱和与物镜面平行调整技术；利用空间矩亚像素角点提取技术；基于理想网格的亚像素视觉标定技术。本发明克服了传统测量技术的缺陷，在生产线上对相机进行高精度与高稳定的标定，能够自动的在生产线上使用标定技术进行视觉测量，最终对产品的质量进行合格检测。由于采用基于工程化思想设计算法，本发明具有精度高、速度快、对生产环境质量要求低，实时性高的优点，能够很好的满足工业生产的需要，对实际工业生产中产品的视觉测量有重要的意义。
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公开(公告)号：CN110310259A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910529463.X
申请日：2019-06-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3算法的木结瑕疵检测方法，属于机器视觉技术领域。通过选取大量有木结瑕疵和无瑕疵图像作为木条表面图像数据集进行数据扩增；采用k-means++算法对瑕疵目标框进行维度聚类；将YOLOv3网络中3尺度缩减至2尺度检测，同时依据对比度和归一化思想改进loss损失函数；利用训练样本集离线训练改进后YOLOv3算法，高精度在线检测木条表面中不同瑕疵。该方法充分利用了数据扩增的增强样本多样性能力，同时k-means++使初始候选框个数与尺寸更适合木结瑕疵检测，多尺度检测与损失函数改进显著提高了对不同尺寸目标的识别精确度和检测速度，满足了工业生产的实时性要求。
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公开(公告)号：CN105654476B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510998165.7
申请日：2015-12-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌粒子群优化算法的双目标定方法，通过两台摄像机同时拍摄多组不同位姿的圆点阵列平面标定板图像对，在未考虑畸变的情况下，利用张正友平面模板线性标定法得到左右两摄像机内外参数初始值；然后在考虑二阶径向畸变和二阶切向畸变的情况下，利用混沌粒子群优化算法迭代极小化三维重投影误差，得到两摄像机最终的内外参数。迭代优化过程中，引入全局自适应动态惯性权重(GAIW)，通过利用动态环形拓扑关系构造粒子局部邻域，根据粒子局部邻域内的最优适应度值更新速度及当前位置，并对粒子局部邻域内最优适应度值对应的最优位置进行混沌优化，有效解决了原粒子群优化算法容易陷入局部极值导致标定精度不高的问题，从而提高了双目标定精度，保证后续双目三维重构的精度。
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公开(公告)号：CN104851095B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201510253385.7
申请日：2015-05-14
Applicant: 江南大学 , 无锡信捷电气股份有限公司
IPC: G06T7/55
Abstract: 本发明提供了一种基于改进型形状上下文的工件图像稀疏立体匹配方法，该方法融合了能反映点位置分布关系的形状上下文和能反映点梯度属性的梯度方向直方图特征，主要包括：对包含工件的左右图像对进行预处理，包括灰度归一化和大津法(Otsu)二值化；对二值图像对进行Canny边缘提取，均匀采样得到离散边缘点；根据形状上下文的直方图分布确定候选匹配点集，并改进相似性度量计算公式，进行形状上下文粗匹配；根据梯度方向直方图特征进行梯度方向直方图细匹配；引入左右一致性校验去除误匹配点对。本发明在满足实时性要求的情况下，提高了原始形状上下文匹配精度和匹配鲁棒性，为后续实现快速、精确的工件3D定位提供基础。
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