专利名称:物料视觉检测装置
申请号:2021208431985
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法律状态:已下证
类型:实用新型
关键词:机器视觉 自动化控制 工业检测 智能制造
相似专利
发布日:2025/09/19
应用场景:生产线上的零部件质量检测;电子元器件缺陷识别;食品包装完整性校验;汽车零部件尺寸测量;半导体晶圆表面瑕疵筛查
专利名称:一种用于工业产线的视觉检测装置
申请号:2024115875917
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 自动化控制 工业检测 智能制造
相似专利
发布日:2025/09/19
应用场景:电子产品组装线质量管控;汽车零部件缺陷识别;食品包装完整性检验;半导体晶圆表面瑕疵分析;流水线高速在线检测
专利名称:基于人工智能的木材优选锯视觉检测方法
申请号:2021109317500
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 木材加工 自动化检测 智能制造
相似专利
发布日:2025/09/01
应用场景:木材生产线在线质量分级;自动化裁切决策支持;林产品初加工环节品控;降低人工目检误差率;提升木材利用率与出材率
专利名称:一种基于方向直方图签名特征的工件的三维点云配准方法
申请号:2020107415504
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 自动化机械手 自动化抓取 自动化生产
相似专利
发布日:2025/07/10
摘要: 本发明公开了一种基于方向直方图签名特征的工件的三维点云配准方法,属于机器视觉领域。首先通过内部签名描述算法提取出工件目标点云的关键点,然后采用方向直方图签名特征描述子对关键点进行特征描述提取,对关键点进行随机采样后在离线计算好的模板特征描述中结合二次约束即邻域约束和距离约束来搜索提取出配准点对,利用对偶四元数求解旋转矩阵和平移向量来实现点云的初始配准,在初始配准提供的初始位姿基础上利用迭代最近点算法实现点云的精确配准。和传统的基于二维图像上的配准相比,可以避免光照影响,降低物体摆放位置的要求,可以获得模板与目标之间较精确的位姿关系即两者之间的旋转矩阵和平移矩阵。
专利名称:一种点云中的结构加强筋焊缝定位方法及系统
申请号:2021110340423
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 自动化焊接 焊接机器人
相似专利
发布日:2025/07/10
摘要: 本发明公开了一种点云中的结构加强筋焊缝定位方法及系统,包括以下步骤:S1:在结构加强筋点云中筛选出曲率特征丰富的候选焊缝点;S2:分割结构加强筋的底板平面及与其相交的两个侧板平面,并拟合其平面方程;S3:以步骤S2中得到的平面方程作为约束,从曲率特征丰富的候选焊缝点中筛选出最终的有效焊缝点,完成结构加强筋焊缝定位。本发明使有效焊缝点既符合几何约束,又能真实反映出实际的焊缝位置,避免出现焊枪碰撞或虚焊等情况,焊缝定位结果准确可靠。
专利名称:一种牛奶包装盒印刷字符的缺陷检测方法
申请号:2023105645651
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉
相似专利
发布日:2025/07/09
摘要: 本发明公开一种牛奶包装盒印刷字符的缺陷检测方法,首先将待检测图像和标注图像都变换到相同的位置,然后利用特征点检测算法找出两幅图像中完全配准的位置,利用特征点之间的变换关系,将两幅图像字符区域完全对准,最后利用二值图减法运算实现字符缺陷检测。能够准确定位字符区域,保证两幅图像字符区域的大小、方向完全一致,准确配准两幅图像,从而通过两幅图像之间的对比实现缺陷检测。及检测准确率高,速度快,能够代替人工进行检测,满足企业实际检测要求。
专利名称:一种基于机器视觉的牛奶包装盒生产日期识别方法
申请号:2022110157526
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉
相似专利
发布日:2025/07/09
摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的牛奶包装盒生产日期识别方法,包括以下步骤:S1、采集牛奶包装盒生产日期图像,并对牛奶包装盒生产日期图像提取模板图像;S2、根据模板图像,采用多张牛奶包装盒生产日期图像的所有字符的分割区域,构建训练数据集;S3、对训练数据集中每个分割区域调整大小,并计算调整大小后的分割区域的梯度方向直方图特征;S4、采用梯度方向直方图特征对SVM分类器进行训练,得到训练完成的SVM分类器;S5、采用训练完成的SVM分类器对待识别的牛奶包装盒生产日期图像的梯度方向直方图特征进行处理,得到牛奶包装盒生产日期;本发明解决了现有字符识别方法准确率低的问题。
专利名称:活体检测方法、装置、电子设备及存储介质
申请号:201911396238X
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 图像处理 图像检测
相似专利
发布日:2025/07/31
摘要: 本申请实施例提供一种活体检测方法、装置、电子设备及存储介质,利用第一成像系统采集第一图像,同时利用第二成像系统采集第二图像,并对第一图像进行人脸检测以确定出包含待识别对象的第一区域,根据双目摄像头的两个成像系统的位置关系以及第一区域,从第二图像中确定出第二区域,进而将该两个区域的人脸特征输入至预先训练好的活体检测模型,以确定待识别对象是否为活体并输出提示信息。采用该种方案,仅根据双目设备中两个成像系统的位置关系,以及待识别对象到双目设备的距离,就可以从另外一幅图像中匹配出人脸区域,进而根据人脸区域进行活体检测。该方法不限制双目设备是否经过标定,过程简单,成本低。
专利名称:密度检测方法、密度检测模型训练方法和装置
申请号:2019114027479
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 图像处理 图像检测
相似专利
发布日:2025/07/31
摘要: 本公开提供了一种密度检测方法、密度检测模型训练方法和装置,涉及计算机视觉技术领域。密度检测方法包括:获取目标视频;对于目标视频中的目标帧图像,提取目标帧图像的静态特征;根据目标视频和目标帧图像,提取目标帧图像的动态特征;根据目标帧图像的静态特征、目标帧图像的动态特征和目标对象的第一密度检测模型,检测目标帧图像中目标对象的密度,使得不仅可以确定目标帧图像的静态特征,还可以确定目标帧图像的动态特征,根据该静态特征和动态特征融合后的图像进行密度检测,使得可以应用于复杂的场景中,提高了确定目标视频中目标帧图像中的目标对象的密度的准确率。
专利名称:一种基于压缩感知的零件表面缺陷检测装置
申请号:2022201846436
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法律状态:已下证
类型:实用新型
关键词:机器视觉 工业自动化 无损检测技术 图像处理算法 智能制造装备
相似专利
发布日:2025/09/19
应用场景:汽车零部件生产线在线质量监控;航空航天复合材料构件探伤;精密模具制造过程控制;轨道交通关键部件出厂检验;半导体晶圆表面瑕疵筛查
专利名称:一种基于机器视觉的电梯补偿链冲伤缺陷检测方法
申请号:2017111893545
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉
相似专利
发布日:2025/07/09
摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的电梯补偿链冲伤缺陷检测方法,其特征在于,依次包括以下步骤:S1、针对采集到的原始灰度图像,采用图像分区技术提取链身中部的感兴趣区域;S2、对感兴趣区域进行纹理分析得到纹理分析图像,对纹理分析图像进行均值滤波后采用分水岭算法分割获取分割区域;S3、对分割区域提取形态学特征,进行缺陷初步判定;对初步判定为具有缺陷的分割区域所对应的纹理分析图像进行第一阈值分割和骨架提取,进行缺陷二次判定。本发明方法能够快速准确的检测到电梯补偿链冲伤缺陷,适用性强、成本低,适合产业化。
专利名称:内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统及方法
申请号:2018111759786
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 和 工业自动化
相似专利
发布日:2025/07/09
摘要: 本发明公开了一种内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统及方法,包括工件输送线、光电传感器、环形光源、光源控制器、工业相机、工控机、多轴机器人;所述工件输送线包括检测工位和下料工位,所述环形光源与光源控制器相连;所述工业相机其外触发接口与光电传感器输出相连,触发图像的采集,并通过相机接口传输至工控机;光电传感器与工业相机和光源控制器相连;所述工控机与工业相机、多自由度机器人控制器相连,接收工业相机的数字图像信息,将位置信息转换至多自由度机器人运动的物理坐标传送至多自由度机器人控制器进行分拣;本发明采用机器视觉技术实现了对工件内螺纹攻丝情况的实时快速检测,大幅提高了内螺纹攻丝情况的检测效率和自动化程度。
专利名称:一种基于机器视觉获取船舶全景影像的方法及系统
申请号:2021104766791
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉
相似专利
发布日:2025/04/07
摘要: 本发明涉及一种基于机器视觉获取船舶全景影像的方法及系统,所述方法包括:所述船舶的船首、船尾、船身两侧设置有摄像头,包括:获取船舶上的摄像头所采集的图像数据;基于所述图像数据以及预先获取的各个摄像头的内参矩阵以及畸变系数对各个摄像头所采集的图像数据进行畸变矫正处理,获取各个摄像头所对应的第二图像数据;所述第二图像数据为畸变矫正处理后的图像数据;根据预先获取的世界坐标系到摄像头的像素坐标系映射的单应矩阵,将船舶上的摄像头所对应的第二图像数据转变为相应的俯视图;将各个摄像头的俯视图映射到预先获取的配准图上,获取拼接后的图像;针对所述拼接后的图像进行后处理,获取到船舶的全景影像图像。
专利名称:一种基于YOLO V5算法的船舶多目标追踪方法
申请号:2021105436731
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉
相似专利
发布日:2025/04/07
摘要: 本发明公开了一种基于YOLO V5算法的船舶多目标追踪方法,本发明首先对采集到的船舶图像数据进行筛选和标注并自组建数据集,将数据集划分为训练集、验证集、测试集;利用自组建数据集中的训练集和验证集对YOLO V5网络进行训练,获取基于YOLO V5网络的船舶检测模型以及权重文件;利用训练后的YOLO V5检测模型对测试集进行检测,输出检测结果,并对检测模型进行评价;基于训练后的YOLO V5检测模型,经DeepSort算法处理,生成追踪模型;对生成的DeepSort追踪模型进行实时性验证。本发明能够实现对海上船舶的检测及多目标跟踪,检测精度高、实时性好、速度快。
专利名称:基于卷积神经网络多层特征融合的机器人闭环检测方法
申请号:2020105977028
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 图像识别
相似专利
发布日:2025/03/10
专利名称:地面信息的语义性描述方法
申请号:2019102738037
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法律状态:已下证
类型:发明
关键词:机器视觉 图像检测 机器人
相似专利
发布日:2025/08/11
摘要: 公开一种地面信息的语义性描述方法,包括设置在移动机器人前部的双目立体摄像机,焦距为f,高度为h,双目立体摄像机的光轴与移动机器人的底盘平行,还包括与双目立体摄像机连接的处理器,处理器设置路面状况快速检测方法,包括以下步骤:获取深度信息z=f1(X,Y);投影点的摄像机坐标为(x,y,z),并计算x和y;计算地面信息图f2(X,Y)=h‑y,二值化得到f3(X,Y);将二值图f3(X,Y)进行优化处理;用二值图f3(X,Y)与优化f2(X,Y);扫描地面信息图f2(X,Y),获取路面的不平整区域的面积,最大不平整度,距离,方位角,并形成语义描述算子。该方法将原始距离信息进行精炼,形成语义描述算子方便移动机器人及其他协同工作的机器人使用。