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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109685777B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201811515900.4
申请日：2018-12-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域。方法包括：获得采集的多张图像，多张图像中每张图像均包含待检测钢板的待检测区域中的部分区域；将多张图像拼接为包含待检测钢板的待检测区域的拼接图像；根据拼接图像，确定待检测区域内的多个待检测冲压图形是否与预设钢板的多个预设冲压图形匹配。故将多张图像拼接为包含待检测钢板的待检测区域的拼接图像，可以实现以高分辨率的方式对拼接图像中待检测区域内的多个待检测冲压图形进行检测，保证检测的精准度很高。再者，由于基于与预设钢板的多个预设冲压图形匹配来实现对待检测区域内的多个待检测冲压图形进行检测，故极大的提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN109377268A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811138122.1
申请日：2018-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请实施例提供了一种商品的调整方法及装置，涉及图像处理技术领域。方法包括：获得柱面商品实际摆放状态下的商品正面图像；根据商品正面图像和柱面商品的柱面展开图像，从柱面展开图像中确定出与商品正面图像匹配的区域图像；根据区域图像和柱面展开图像中的标准图像区域，确定出调整柱面商品的转动角度，其中，标准图像区域为柱面商品标准摆放状态下的商品正面图像在柱面展开图像中所占的区域；根据转动角度，控制商品调整机器人将柱面商品调整至标准摆放状态。实现了每个柱面商品都可以自动被调整到最佳的标准摆放状态，进而解决了店员调整商品，但各商品还是不会统一的位于最佳摆放状态技术问题。
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公开(公告)号：CN108288274B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201810157713.7
申请日：2018-02-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种模具检测方法、装置及电子设备，涉及模具检测技术领域。该模具检测方法通过从预先存储的多张背景图像中获得与待检测模具图像匹配的匹配背景图像，其中，背景图像为模具在工作过程中的不存在异物时的图像；基于待检测模具图像与匹配背景图像的匹配矩阵分别对待检测模具图像与匹配背景图像进行变换处理、归一化处理以及裁剪处理，得到第一模具图像以及第一背景图像；获得第一模具图像与第一背景图像的第一差分图像，并对第一差分图像进行阈值分割以及连通区域的面积筛选，得到第一区域图像；判断第一区域图像中的像素点的像素值是否均为0；在为否时，输出模具存在异物的信息。该模具检测方法可以实现对于模具的异物的自动检测。
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公开(公告)号：CN109685777A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811515900.4
申请日：2018-12-11
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T7/001 , G06T3/4038 , G06T2207/20221 , G06T2207/30168
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法及装置，涉及图像处理技术领域。方法包括：获得采集的多张图像，多张图像中每张图像均包含待检测钢板的待检测区域中的部分区域；将多张图像拼接为包含待检测钢板的待检测区域的拼接图像；根据拼接图像，确定待检测区域内的多个待检测冲压图形是否与预设钢板的多个预设冲压图形匹配。故将多张图像拼接为包含待检测钢板的待检测区域的拼接图像，可以实现以高分辨率的方式对拼接图像中待检测区域内的多个待检测冲压图形进行检测，保证检测的精准度很高。再者，由于基于与预设钢板的多个预设冲压图形匹配来实现对待检测区域内的多个待检测冲压图形进行检测，故极大的提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN108288274A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810157713.7
申请日：2018-02-24
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种模具检测方法、装置及电子设备，涉及模具检测技术领域。该模具检测方法通过从预先存储的多张背景图像中获得与待检测模具图像匹配的匹配背景图像，其中，背景图像为模具在工作过程中的不存在异物时的图像；基于待检测模具图像与匹配背景图像的匹配矩阵分别对待检测模具图像与匹配背景图像进行变换处理、归一化处理以及裁剪处理，得到第一模具图像以及第一背景图像；获得第一模具图像与第一背景图像的第一差分图像，并对第一差分图像进行阈值分割以及连通区域的面积筛选，得到第一区域图像；判断第一区域图像中的像素点的像素值是否均为0；在为否时，输出模具存在异物的信息。该模具检测方法可以实现对于模具的异物的自动检测。
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