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公开(公告)号：CN118982467A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411007139.9
申请日：2024-07-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度变换和图像增强的偏振图像融合方法，首先通过偏振相机获取四个不同偏振角度的偏振图像，计算合成需要的偏振度、偏振角和可见光图像；随后用快速导向滤波和强化的CLAHE对图像进行滤波增强；然后将偏振度、偏振角、可见光图像分解成拉普拉斯图像金字塔；对三个拉普拉斯金字塔图像的高频层，用双边滤波和拉普拉斯锐化处理增强高频信息；计算原始图像的亮度，生成亮度权重金字塔，对每个金字塔层级进行加权融合；重构融合后的拉普拉斯金字塔，得到最终的融合图像。本发明能够捕获反光金属表面不同维度的缺陷特征信息，有机融合在一起，对于后续缺陷检测具有十分重要的现实意义，有效提升反光金属表面缺陷检测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN118822998A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410961153.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种基于多尺度特征融合的洗衣机缺陷检测方法，包括：在获得待分类图像后，对待分类图像进行图像处理及裁剪，得到适应网络输入的图像；将输入图像输入卷积神经网络，并删除输出层，以此得到输入图像的局部特征图；将输入图像输入Vision Transformer网络，并删除输出层，以此得到输入图像的全局特征图；将待分类图像的局部特征图与全局特征图通过多尺度特征融合网络进行特征融合得到强化特征；将强化特征用以训练分类网络，并通过动态调整学习率加快训练过程的收敛速度。该方法通过将输入图像局部特征与全局特征通过多尺度特征融合模块相融合，提高了缺陷图像检测的准确性；通过动态调整学习率提高网络训练速度。
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公开(公告)号：CN118663718A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410673875.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 东南大学
IPC: B21C51/00 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/75 , G06V10/74 , B21D22/02
Abstract: 本发明公开了一种基于分块模板匹配的冲压模具表面异物检测方法，包括图像采集、图像预处理、图像分块、异物检测、数据处理与判断、结果输出与显示等步骤。图像采集通过布置在模具拐角的四组相机和光源覆盖全部待测区域；图像预处理根据颜色特征分割提取出精确的待测区域；图像分块根据ROI特征，通过阶梯式的子区域分布方式进行分块，减小无效区域的数量，提高检测算法的效率；异物检测通过先粗匹配后精匹配的方式提高异物的检出率；数据处理与判断通过自适应子区域法和模板更新方法提高检出率的同时，降低方法的误检率。本发明能够解决常规机器视觉检测方法检出率较低、误检率高的问题，对于提高冲压产品质量检测的自动化水平具有积极意义。
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公开(公告)号：CN116471661A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310444224.0
申请日：2023-04-24
Applicant: 东南大学
IPC: H04W64/00 , H04W24/00 , H04B17/391 , H04B17/318 , G01S5/02
Abstract: 基于射线跟踪的地下管廊机会信号分析方法定位方法，包括地下管廊地图模块、基于射线跟踪的机会信号模块、改进算法定位输出模块，其中，所述地下管廊地图模块包括管网拓扑地图、待定区域栅格化地图、信号强度分布地图；机会信号包括Wi‑Fi无线信号、蓝牙无线信号、超宽带无线信号及其统计传输模型；基于射线跟踪的无线信号模块用于仿真生成无线信号信息；最后融合地图约束、PDR、机会信号权重进行定位分析。本发明融合现有多种射频定位信息，实现模型仿真分析、算法融合处理的能力，为后续进行多种定位技术的实际验证、测试奠定了基础。
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公开(公告)号：CN116452809A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310442676.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/34 , G06T7/187 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的线条物体提取方法，首先对样本图像进行标注类别、生成掩膜图像并进行数据集增强得到训练数据集，然后构建语义分割神经网络模型，并对模型进行训练，使用训练好的模型对待检测的图像进行推理得到分割结果，再对语义分割得到的结果进行后处理，后处理包括图像细化、交叉线的识别和线条合并，最终得到线条物体构成的点在图像中的的坐标信息，完成在复杂的图像中对线条物体的提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116168205A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310046442.9
申请日：2023-01-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化特征提取的多模特征关联方法，从双目图像提取点线特征，并通过线特征估算平面特征，随后利用特征间的空间几何关系构建不同特征之间的关联关系。主要包括以下几个步骤：先提取点、线特征，再根据可靠的线特征估算相交线的平面特征，随后利用特征间的空间几何关系构建不同特征之间的关联关系并创建语义地图，最后将关联关系与后端结合，对系统进行优化。本发明改进了利用线特征估算平面的算法，给出了特征间空间几何关系的数学模型，并将关联关系用于SLAM系统后端优化，减少系统的累计误差，提供了更好的定位能力。
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公开(公告)号：CN115607146A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211620807.6
申请日：2022-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种用于腿部姿态估计的可穿戴单节点设备及测量方法，设备由一个微惯性传感器以及多块水凝胶集成，置于膝盖处，能够测量人体运动时的大腿、小腿姿态以及膝关节的角度。首先利用大腿姿态、水凝胶测量数据估计人体运动状态，而后根据运动约束条件，预测小腿姿态；微惯性测量膝关节角度采用互补滤波融合，再与水凝胶的角度测量值利用Kalman滤波器进行融合，获得准确关节角度。本发明仅采用一个微惯性传感器，有效避免了多传感器的对齐问题，同时水凝胶的辅助测量有助于减少惯性解算的累计误差，提高测量结果的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115527049A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211256870.6
申请日：2022-10-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种引线框架引脚间距的高精度测量方法，属于机器视觉领域。方法包括：在获取到基准图像和待测图像后，对基准图像图像处理及旋转，得到多角度的高层金字塔旋转模板图像和对应的掩码；进行模板匹配实现粗匹配，对匹配结果进行处理得到只包含引线框架引脚区域的引脚图像；对引脚图像轮廓检测并对每个轮廓处理得到引脚掩码图像，与待测图像融合得到引脚粗定位图像；对引脚粗定位图像进行亚像素边缘检测，得到亚像素边缘点集合；对相邻轮廓的边缘点集合计算最小距离，得到相邻引线框架引脚的间距。该方法通过模板匹配粗匹配提高速度；通过图像实现间距量测，降低人工成本；同时为提高精度引入亚像素边缘检测，具有计算精度高的特点。
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公开(公告)号：CN111583098B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010107372.X
申请日：2020-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06T3/00 , G06T9/00 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种基于序列图像的线段聚类及拟合方法和系统，通过生成线段‑线段聚类‑计算平面角度‑最终平面估计步骤，实现了一种以序列图像作为数据源的聚类平面估计方法。本发明利用原始序列图像所生成的三维线段模型，对其进行聚类和拟合，有效提高了对数据的利用效率，可以为基于同源序列图像所生成的点云提供一个精确可靠的聚类信息，与传统的点云精简方法相比，本发明可以为后续的点云精简步骤提供更多存在于原始序列图像的有效信息，奠定有力基础。
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公开(公告)号：CN115205560A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210846173.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于单目相机的先验地图辅助室内定位方法。该方法包括：S1获取无闭环室内场景的先验点云地图；S2将已知的先验地图进行语义分割，提取保留具有环境语义信息的局部点云，形成精简的语义线特征定位地图；S3从相机图像中提取二维线特征，同时添加语义检测进程，对二维直线添加语义标签。S4对于单帧图像，判断语义定位地图中线段的可见性，将二维线特征与在视野范围内且语义标签一致的三维线段匹配；S5构建实时与先验地图匹配的优化模型，提高系统定位精度；本方法解决了大范围室内场景中难以依赖闭环修正累计误差作为位姿优化依据的问题，有效地提高了单目视觉定位系统大范围室内定位结果的准确性。
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