缺陷检测系统、方法及图像采集系统

    公开(公告)号:WO2021253482A1

    公开(公告)日:2021-12-23

    申请号:PCT/CN2020/098903

    申请日:2020-06-29

    Applicant: 湖南大学

    Abstract: 一种缺陷检测系统(100),包括:料台(130),布置在水平方向,适于放置一个或多个待检测芯片;水平移动滑台(135),与料台(130)连接,适于带动料台(130)水平运动,以便带动待检测芯片移动至预定位置进行图像采集;第一相机(110),布置在料台(130)上方,且第一相机(110)的轴线位于竖直方向,第一相机(110)适于采集芯片的第一图像;第二相机(120),布置在料台(130)上方,且第二相机(120)的轴线位于与水平方向呈预定夹角的预定方向,第二相机(120)适于采集芯片的第二图像;计算设备,与第一相机(110)、第二相机(120)相连,适于获取第一相机(110)、第二相机(120)采集的第一图像、第二图像,基于第一图像、第二图像获取芯片的缺陷信息,并根据缺陷信息确定芯片的损伤状态。此外,还公开了相应的缺陷检测方法和图像采集系统。

    一种非固定场景的集装箱图像采集和验视系统

    公开(公告)号:WO2021121341A1

    公开(公告)日:2021-06-24

    申请号:PCT/CN2020/137380

    申请日:2020-12-17

    Inventor: 池浩塬

    Abstract: 本发明公开了一种非固定场景的集装箱图像采集和验视系统,其包括多视图图像采集单元、定位单元、终端处理单元、数据传输单元、人机交互单元、服务器单元,其中服务器单元又包括图像预处理单元、一致性检测单元、分视图图像分割单元和集装箱缺陷验视单元。该系统可直接部署在移动平台,通过图像采集和处理,实现对集装箱的智能化验视。本发明适用于雨、雾、灰尘、低光照等不同自然环境和车道、停车场、道口、树荫等不同自然场景,能够快速、准确地进行非固定场景的集装箱检验,有效提高集装箱的使用效率。

    高速高精度锂离子电池极片的毛刺检测方法及检测系统

    公开(公告)号:WO2021248554A1

    公开(公告)日:2021-12-16

    申请号:PCT/CN2020/097452

    申请日:2020-06-22

    Abstract: 一种高速高精度锂离子电池极片(15)的毛刺检测方法及检测系统,其中,方法包括S1、上电,初始化检测系统;S2、检测开始时,高速线扫描相机(12)对极片(15)进行高频率采样;S31、检测系统间隔预定时间从内存中读取线扫描相机(12)采集的图像;S32、在检测系统读取扫描图像并检测的同时,线扫描相机(12)同时并行地对极片(15)进行图像采集并存储到内存中,等待下一次读取;S4、根据极片(15)收卷线速度v和算法检测总耗时ta计算出极片(15)缺陷后处理缓冲区的长度,算法检测出毛刺缺陷后,按照要求进行暂停收卷或者标记处理;S5、重复S31至S4步骤,直至所有极片(15)检测完成。检测方法及检测系统在高速分切并且毛刺尺寸很小的情况下,都可以满足生产的要求。

    캡슐검사시스템 및 방법.
    8.
    发明申请

    公开(公告)号:WO2021256789A1

    公开(公告)日:2021-12-23

    申请号:PCT/KR2021/007362

    申请日:2021-06-11

    Inventor: 김주수

    Abstract: 본 발명은 캡슐의 결함유무를 확인하기 위한 검사시스템에 관한 것으로, 좀 더 구체적으로 설명하면 호퍼부에 의해 외부로부터 유입된 다량의 캡슐들이 이동부로 랜덤하게 다량 공급되고, 상기 이동부는 복수의 롤러에 의해 상기 호퍼부에 의해 투입된 다량의 캡슐들을 배출부까지 이송시켜 비젼부에 의해 촬영된 영상을 토대로 컨트롤러가 양품 또는 불량 캡슐을 판별하고 배출할 수 있게 구성하되, 상기 롤러와 롤러 사이에는 이격된 틈새를 형성하여 복수로 투입된 캡슐들이 이격된 틈새에 랜덤하게 안착되어 횡배열되게 하고, 상기 롤러는 이동부가 고/스탑을 반복할 때에 이에 맞춰 구동부을 통해 회전/정지하게 되면서 이격된 틈새에 안착된 횡배열된 캡슐들이 자전된 모습을 비젼부가 정지 촬영 가능하게 구성한 것이다.

    切片缺陷检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

    公开(公告)号:WO2021217857A1

    公开(公告)日:2021-11-04

    申请号:PCT/CN2020/098983

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 一种切片缺陷检测方法、装置、电子设备以及可读存储介质,涉及人工智能中的智能决策技术领域。上述方法包括:将待检测切片集输入训练好的切片缺陷检测模型的特征提取分支,将得到的特征集输入切片缺陷检测模型的上采样分支,得到各个缺陷区域及各个缺陷区域对应的预测缺陷类别,将特征集输入切片缺陷检测模型的分类分支,得到第二缺陷类别分布表,获取预测缺陷类别在第二缺陷类别分布表中的第二概率值,当第二概率值大于预设阈值时,将预测缺陷类别作为目标缺陷类别。上述方法提高了切片缺陷区域、缺陷类别检测的准确度。另外,上述方法还涉及区块链技术,可应用于智慧医疗领域中,从而推动智慧城市的建设。

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