公开(公告)号：CN109671056A

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201811466692.3

申请日：2018-12-03

申请人： 西安交通大学

发明人： 张周锁 ,  孟梨斌 ,  贾俊康 ,  王岩

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/62 ,  G06T11/00

CPC分类号： G06T7/0008 ,  G06T5/002 ,  G06T5/003 ,  G06T7/13 ,  G06T7/62 ,  G06T11/003 ,  G06T2207/10081

摘要： 本发明公开了一种基于X射线的复合轨枕孔隙缺陷检测方法，首先，在复合轨枕横断面周向上布置若干个射线源与探测器，通过同时照射扫描获得轨枕不同角度的原始投影图像；然后，基于复合轨枕图像噪声特性，构建自适应全变分模型进行降噪，并对降噪后图像进行模糊增强处理；接着，基于FDK锥束重建算法，利用多幅不同角度的二维图像作为输入进行轨枕断面图像重建；最后，采用行列EMD方法对重建图像中的孔隙缺陷特征进行增强提取，并利用改进CV模型对缺陷区域进行分割，进而计算缺陷尺寸特征参数，实现复合轨枕孔隙缺陷的定量检测。

公开(公告)号：CN109557090A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201710896249.9

申请日：2017-09-23

申请人： 华中农业大学

发明人： 黄成龙 ,  杨万能 ,  段凌凤 ,  叶军立 ,  刘立豪

IPC分类号： G01N21/84

CPC分类号： G01N21/84 ,  G01N23/04 ,  G01N23/083 ,  G01N2021/8466 ,  G06T7/0012 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/33 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/10004 ,  G06T2207/10024 ,  G06T2207/10116 ,  G06T2207/20221 ,  G06T2207/30004

摘要： 本发明提供了一种X射线-可见光双模式成像无损提取水稻稻穗性状的方法，通过双模式成像系统同步获取稻穗反射光表图像及透射光图像，应用椭圆检测、分水岭分割、细化处理与霍夫变换提取稻穗穗颈节、穗粒轮廓、米粒轮廓、穗分支骨架等特征，通过图像配准得到融合图像并建立稻穗产量性状的数学表征：采用稻穗谷粒可见光分割图像连通区域的标记个数表征总穗粒数；采用配准的米粒面积与谷粒轮廓面积之比表征穗粒的灌浆程度从而区分实粒、瘪粒，进行有效穗判定并计算结实率；通过标准样品标定，基于线性回归分析、最小二乘法，结合穗粒区域面积积分建立千粒重数学模型；通过稻穗骨架路径计算穗长、一次枝梗数、一次枝梗平均长度及二次枝梗数，用粒数与穗长之比表征着粒密度。本发明的特点在于：不经过脱粒、不经过分离实粒瘪粒的情况下即可快速、准确获取稻穗产量性状，为双模式成像在稻穗产量性状无损解析中的应用提供了一条可行途径。

公开(公告)号：CN109523550A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201910010974.0

申请日：2019-01-07

申请人： 扬州大学

发明人： 刘涛 ,  杨天乐 ,  李福建 ,  周凯 ,  丁锦峰 ,  李春燕 ,  孙成明 ,  朱新开 ,  郭文善

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T7/62 ,  G06T7/90 ,  G06Q50/02 ,  G06T3/40

CPC分类号： G06T7/0002 ,  G06Q50/02 ,  G06T3/4038 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T7/62 ,  G06T7/90 ,  G06T2207/10004 ,  G06T2207/30188

摘要： 本发明涉及小麦出苗情况评价方法技术领域内一种五因素小麦出苗情况评价方法，本发明的方法借助于无人机图像处理技术获取田间出小苗麦的图像，通过图像处理、计算，得到麦苗的够苗度、均匀度、耕地利用率、峰值度和极值度五方面的因素，并进一步得到出苗情况的评分分值，同时借助于雷达五线图对出苗情况进行全面的评价，相比传统的人工统计方法，节省大量人力物力，并避免因人为因素造成的调查结果片面性问题，提高了田间调查的效率和准备性。

公开(公告)号：CN109461123A

公开(公告)日：2019-03-12

申请号：CN201811000043.4

申请日：2018-08-30

申请人： 易诚博睿(南京)科技有限公司

发明人： 董波 ,  王道宁 ,  张亚东

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/62

CPC分类号： G06T5/006 ,  G06T7/11 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/10004 ,  G06T2207/20061 ,  G06T2207/30168

摘要： 本发明涉及一种针对图像质量客观评测点图的几何畸变自动分析方法，本方法支持内部残缺点的自动补齐与查找，使整体目标分割过程与点图排序过程形成闭环，达到排序的最优化，增加了畸变分析过程对点图分割结果变化的鲁棒性；考虑到点图图像在拍摄过程中可能会存在边界点残缺的情况，导致排序过程中边界点的位置不准确，本方法采用区域增长的方法，对整体残缺的边界点做统一调整，增加了畸变分析过程对点图边界点残缺程度的鲁棒性。

公开(公告)号：CN109389610A

公开(公告)日：2019-02-26

申请号：CN201811388435.2

申请日：2018-11-21

申请人： 上海衡道医学病理诊断中心有限公司

发明人： 张超 ,  左彦飞 ,  雷岩 ,  慕潇 ,  朱大为 ,  廖万清

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/62

CPC分类号： G06T7/11 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/30088

摘要： 一种基于人工智能识别的皮损面积计算方法，包括对病变区域的识别方法和病变区域的面积分析方法，所述病变区域的识别方法包含从病变图片中识别出病变区域；通过对皮损图像的数据采集，智能计算出皮损面积，计算准确，配合APP或PC使用时，简单方便，便于推广。

公开(公告)号：CN109146953A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201811053501.0

申请日：2018-09-11

申请人： 杭州电子科技大学

发明人： 黄继业 ,  龚南飞 ,  谢尚港 ,  高明煜 ,  何志伟 ,  杨宇翔

IPC分类号： G06T7/62 ,  G06T7/70 ,  G06T7/00

CPC分类号： G06T7/62 ,  G06T7/0004 ,  G06T7/70 ,  G06T2207/30108

摘要： 本发明公开了基于FPGA的标记面积块上限分离分道方法，包括以下步骤：设定起始像素和结束像素，使图像像素与滑槽宽度相对应；将起始像素、结束像素、设定的连通面积块下限值和上限值发送至FPGA；设定比较器组；设定k个寄存器，将上限通道值缓存k行后输出；根据连通域算法得到的面积块面积值来确定是否需要对这k个寄存器进行清零；在I+2N时钟之后，一行像素扫描完毕，当前行通道值压入寄存器队列，k行之前的通道寄存器发送给高速气阀控制板，满足喷气吹离要求的通道为1，否则为0。本发明精确有效地识别某个预设范围内的面积块并且做出相应操作，极大地降低了误识别或误操作的概率。

公开(公告)号：CN109146847A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810792257.3

申请日：2018-07-18

申请人： 浙江大学

发明人： 倪东 ,  孔煜婷

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/187 ,  G06T7/62 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06T7/0008 ,  G06K9/6259 ,  G06K9/6273 ,  G06T5/002 ,  G06T7/187 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30148

摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习的晶圆图批量分析方法，该方法包括以下步骤：对晶圆图进行预处理；对预处理后的晶圆图进行筛选；使用有标签及无标签晶圆图训练半监督模型；筛选无标签晶圆图优化半监督模型；进行晶圆图分析。本发明能够利用少量有标签晶圆图建立稳定高效的半监督模型，能在实际生产中准确地完成晶圆图分析。

公开(公告)号：CN109146828A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201710464821.4

申请日：2017-06-19

申请人： 合肥君正科技有限公司

发明人： 张明瑞

IPC分类号： G06T5/50

CPC分类号： G06T5/50 ,  G06T7/62 ,  G06T2207/20021

摘要： 本发明实施例提供了一种确定图形中最大相似区域的方法及装置，用以解决目前无法从图像中快速选取最大相似区域的问题。该方法包括：将图形划分为若干图形块，确定出其中符合最大相似区域特征要求的特定图形块；从所述图形中，确定出横向与纵向分别包含了最大个数连续的特定图形块的子图形区域；从所述子图形区域中确定出最大相似区域；其中，所述最大相似区域为所述子图形区域内特定图形块个数占比大于预设第一阈值并且面积最大的子区域。

公开(公告)号：CN109064509A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810693563.1

申请日：2018-06-29

申请人： 广州雅特智能科技有限公司

发明人： 陈伟鹏 ,  吴伟贤 ,  柯锡汤 ,  吴海

IPC分类号： G06T7/62 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06F17/30

CPC分类号： G06T7/62 ,  G06K9/6267 ,  G06K2209/17 ,  G06N3/0454 ,  G06T2207/20084

摘要： 本发明涉及一种食物体积和食物热量的识别方法、装置和系统。其中方法包括：获取盛放有待识别食物的智能食物容器的图像；其中，所述智能食物容器内壁具有第一标识图案，所述第一标识图案与所述智能食物容器的尺寸对应；对所述图像中的第一标识图案进行识别处理，获取所述智能食物容器的尺寸信息；根据所述尺寸信息，对所述图像进行识别处理，根据图像中所述智能食物容器中的食物与所述第一标识图案的相对位置关系，获取所述智能食物容器中盛放的各种类食材的体积信息。本发明的上述方法，无需在容器中植入传感器，利用普通容器内壁印制的第一标识图案纹理即可实现对食物体积的识别，食物体积的获取方式简单高效，成本低廉。

公开(公告)号：CN109064481A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810816432.8

申请日：2018-07-24

申请人： 中山新诺科技股份有限公司

发明人： 易锋

IPC分类号： G06T7/13 ,  G06T7/62 ,  G06T7/70 ,  G06K9/62

CPC分类号： G06T7/13 ,  G06K9/6201 ,  G06T7/62 ,  G06T7/70

摘要： 本发明公开了一种机器视觉定位方法，该方法包括：S1，对图像进行二值化处理，并获取待定位的Mark标志在图像中的初步边界轮廓线；S2，获取初步边界轮廓线所在区域的中心作为Mark标志的初始中心；S3，在初始中心的位置附近选择多个候选中心；S4，根据Mark标志的中心到边界的标准距离，设置中心到边界的动态调整范围，确定各候选中心到边界的相应候选距离；S5，获得多个候选边界轮廓线；S6，判断每一个候选边界轮廓线内部区域的像素一致性；S7，判断每一个候选边界轮廓线经过的像素点的锐利性；S8，定位Mark标志的边界轮廓线。由于本发明采用基于Mark标志位内部一致性和边界锐利性的进行定位，与传统的机器视觉Mark定位方法相比，本发明有更好的精度。