“都卫东”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果90个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于增量学习工业质检应用方法-CN202310904260.0在审
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;陈嘉杰;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及工业质检应用方法，为了解决现有工业质检不断产生新的缺陷数据，使得训练时间越来越长；新增的数据存在复杂，样本分布不均等；增量学习缺少实际落地应用案例的问题，提供一种基于增量学习工业质检应用方法，包括如下步骤：步骤1：加载任务的配置文件，对文件中的信息做样本数据读取分析；步骤2：通过功能函数自动判断当前任务使用的训练模式：步骤3：样本归档；步骤4：进行初始训练、联合训练、样本增量或混合增量；步骤5：输出模型；步骤6：更新步骤1的配置文件；步骤7：重复步骤1到步骤6，本发明具有训练时间短、样本分布均等和成本低的特点。
基于增量学习工业质检应用方法

[发明专利]一种智能的基于模板匹配的检测定位算法-CN202310854937.4有效
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;王天翔;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/24 文献下载
摘要：本发明涉及检测定位算法，为了解决现有检测定位算法在模板匹配时存在费时费力、难以达到预期效果、泛化能力差、通用性差、缺乏算数逻辑性和匹配精准度难以保证的问题，提供一种智能的基于模板匹配的检测定位算法，包括步骤如下：步骤1：选取原图；步骤2：制作原始样本，并对原始样本进行与训练模板匹配神经网络的数据增强；步骤3：构造样本集；步骤4：训练参数神经网络；步骤5：使用步骤4的参数神经网络，得到最优模板参数；步骤6：使用模板匹配算法，获得匹配结果，本发明具有省时省力、容易达到预期效果、泛化能力强、通用性好、算数逻辑性和匹配精准度可控的特点。
一种智能基于模板匹配检测定位算法

[发明专利]偏光片外观检测系统-CN201811317069.1有效
发明人：王郑;王岩松;都卫东;刘亚玲;姜利杰 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2018-11-07 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01N35/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种偏光片外观检测系统，包括自动发片模块，所述的自动发片模块具有上料组件、托料组件、搬移组件、移载取料组件以及上料输送皮带；所述的上料组件分别设置在上料输送皮带的左、右两侧，上料输送皮带两侧的上料组件分别包括多个料仓，上料输送皮带两侧的料仓交替上料；所述的托料组件与上料组件相连接，料仓内的制品随托料组件上、下运动；所述的移载取料组件连接搬移组件，搬移组件拾取上料组件的料仓内的制品，移载取料组件带动搬移组件至上料输送皮带的上方，搬移组件将制品放置上料输送皮带上进行上料。本发明不仅实现制品较快速度上料后逐片传输，而且有利于提高后续各个视觉检测工位的检测效率。
偏光外观检测系统

[发明专利]一种基于晶圆的多图像拼接检测方法-CN202310869003.8有效
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;王颖静;顾艺光 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于晶圆的多图像拼接检测方法，包括以下步骤：图像采集拼接，基于图像的晶粒、mark点分割提取，图像的晶粒、mark点坐标到产品全局坐标标定，晶粒缺陷检测，检测数据综合。通过图像分布式拼接采集方法，解决了相机视野范围无法完全覆盖整个产品的图像采集问题，通过扫描上下图像间的纵向重叠拼接和左右图像间的重复区域保障，确保了采集图像区域内晶粒图像的完整性；通过映射关系建立图像检测信息与全产品的位置关系，只需直接逐个执行单个图像操作即可实现产品全局数据综合，解决了大尺寸产品高精度检测的图像采集问题，能够满足小晶粒小尺寸缺陷的检测要求，避免了将图像拼合为完整产品图的操作，有效提高了检测效率。
一种基于图像拼接检测方法

[发明专利]样本生成的检测分类方法-CN202310904281.2在审
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;陈嘉杰;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及检测分类方法，为了解决传统的样本生成的检测分类方法存在准确率低、实施效果差和质检结果偏差大的问题，提供一种样本生成的检测分类方法，包括如下步骤：步骤1：获取当前类别待补充样本数量；步骤2：判断已知类和未知类；步骤3：生成未知类样本；步骤4：生成已知类样本；步骤5：合并生成训练样本；本发明具有准确率高、实施效果好和质检结果偏差小的特点。
样本生成检测分类方法

[发明专利]一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法-CN202310919111.1在审
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;戴超凡;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及三角网格平面缺陷检测方法，为了解决现有技术存在的问题，提供一种基于边缘差分的三角网格平面缺陷检测方法包括步骤如下：步骤1：获取待检测平面材料的三维点云图；步骤2：对获取平面材料进行预处理；步骤3：对获取的平面点云数据，进行泊松重建；步骤4：寻找每条边的面邻域；步骤5：计算每条边的差分算子；步骤6：求其第二范数；步骤7：设置阈值；步骤8：筛选出平面缺陷区域，本发明具有检测精度高、准确率高、速度快、使用方便和应用广的特点。
一种基于边缘三角网格平面缺陷检测方法

[发明专利]多光谱智能缺陷检测方法-CN202310523781.1有效
发明人：和江镇;王岩松;都卫东;王天翔;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明涉及多光谱缺陷检测，为了解决现有的光谱缺陷检测存在成本高、工位多、检测耗时和效率低的问题，提供一种多光谱智能缺陷检测方法，包括如下步骤，S1：搭建由多种光源组成的多光谱光源，和具有数量与光源相等，且经分光镜后能各自获取相应光谱影像的相机组；S2：调节S1搭建的多光谱光源和相机组到理想成像效果；S3：通过相机标定，坐标系转换和相机组图像融合完成数据融合；S4：通过采图，标注图像和训练神经网络，构件软件系统；S5：使用S1中搭建的装置，配合S3和S4训练好的神经网络对产品进行缺陷检测，本发明具有造价低、工位少、检测快速和检测效率高的特点。
光谱智能缺陷检测方法

[发明专利]一种算法控制界面的生成约定方法-CN202310251181.4在审
发明人：和江镇;方志斌;都卫东;王天翔;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F8/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种算法控制界面的生成约定方法，包括以下步骤，S1、设计控件描述方法；S2、根据文件约定格式，开发解析约定格式的程序；S3、后端算法人员根据算法需求，按照描述方法写描述文件；S4、使用解析程序解析描述文件；S5、前端软件根据解析出的信息，在算法控制界面生成相应控件；S6、使用在算法控制界面生成的控件，进行算法调参，实现人机交互。本发明使得后端算法人员与前端软件人员间即能够可以独立地进行开发工作，又能将后端算法与前端软件结合形成完整软件产品，省略了二者之间的沟通过程，提高了开发效率。
一种算法控制界面生成约定方法

[发明专利]一种卷料电池极片检测中的分段方法-CN202310251184.8在审
发明人：和江镇;方志斌;都卫东;翟启潮;吴健雄;韩飞 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01B21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种卷料电池极片检测中的分段方法，包括步骤，S1、获取标准间距值，并确认产品生产与标准间距一致；S2、通过标准间距计算间距容忍范围、分段总长以及跳变位置；S3、根据极耳位置计算实际极耳间距；S4、通过逻辑定位Mark位置；S5、判断是否需要进行Mark强制插入。本发明通过计算极耳间距的变化进行逻辑运算定位Mark既分EA逻辑，能有效解决在运行过程中由于产品变化等出现Mark定位的不稳定导致的误检，增加分EA的准确性、较少误检。
一种电池检测中的分段方法

[发明专利]基于3D点云的网纱缺陷检测方法-CN202310176186.5在审
发明人：和江镇;王岩松;都卫东;王杰;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于3D点云的网纱缺陷检测方法，包括步骤S1、3D相机采集3D点云数据；S2、点线定位；S3、截取检测区点云；S4、拟合网纱区域平面；S5、最近邻及法向量滤波；S6、对提取到的疑似缺陷进行聚类分割；S7、计算体积；S8、计算深度；S9、同时满足降级标准则判为NG。本发明能够兼容不同高度的网纱产品且无需调整光源，缩短了调试时间，相比于传统平面检测，能够更加精确的测量缺陷的深度、体积等实际物理尺寸，能够更准确的区分缺陷的等级，从而实现自动检测听筒处网纱的缺陷，有效的减少产线生产中对于人工检测的劳动力使用，提高产品的出厂良品率。
基于缺陷检测方法

[发明专利]一种电池极片视觉检测系统的自动点检方法-CN202310175105.X在审
发明人：和江镇;方志斌;都卫东;王杰;吴健雄;韩飞 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种电池极片视觉检测系统的自动点检方法，包括步骤S1、将不透明的白底软性菲林片贴在辊筒上，粘贴位置在产品一侧；S2、点检开始；在收到点检信号时，首先同时进行尺寸点检以及灰度点检；S3、在尺寸点检以及灰度点检两项点检均通过后再进行瑕疵点检；S4、瑕疵点检通过后生成点检报表。本发明能够在每次机台运行开始前进行自动点检，自动点检的项目包括横向、纵向分辨率点检、标准尺寸点检、涂布灰度点检、涂布瑕疵点检，解决了手动点检步骤繁琐、耗时长，且需要手动优化参数的问题；既节省了手动点检的时间与人力，又极大地增加了点检的时效；实现了每日一检，每日一校准的效果，最终能够有效增加测量以及检测的准确性。
一种电池视觉检测系统自动点检方法

[发明专利]电池极片检测用自适应灰度校正方法-CN202211692948.9在审
发明人： 都卫东;王岩松;方志斌;罗兵;吴健雄;韩飞 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明涉及灰度校正方法，为解决现有电池极片检测存在检测效率低且耗时、人工成本高和对参检人员要求高的问题，提供一种电池极片检测用自适应灰度校正方法，包括如下步骤：S1：对光源亮度和极片灰度进行标定，保存标定文档；S2：设置调节次数和间隔参数；S3：设置调节起始图像ID；S4：读取标定文档；S5：计算线性关系；S6：按照参数设置采集极片图像；S7：跳过瑕疵图像；S8：计算极片灰度值；S9：通过线性关系计算光源亮度并调节光源；S10：判断极片灰度是否达到标准灰度或是否超过调节次数；S11：确认光源亮度；S12：重复S2～S11；本发明具有操作简单、自动化程度高、校正准确度高、检测效率高、能耗低和使用成本低的特点。
电池检测自适应灰度校正方法

[发明专利]一种基于YOLO的2D姿态检测方法-CN202310094627.7在审
发明人： 都卫东;和江镇;祝伟 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于YOLO的2D姿态检测方法，包括1)训练集标注；标注出训练集图片中检测对象的Bbox、检测对象所有关键点坐标及关键点类别、各个关键点连接顺序；2)训练检测模型并进行检测；3)检测时的输入包含待检测图片与关键点连接顺序两部分组成；先经过检测模型检测出检测对象的Bbox、Bbox的embedding值，关键点的坐标、关键点的embedding值；然后关键点匹配组合部分根据embedding值将同个检测对象的关键点组合到一起，再依据关键点连接顺序确定检测对象位置及姿态。本发明保留了基于YOLO的姿态估计方法推理速度快显存占用小的特点，同时提高了关键点的预测精度并且几乎不增加额外的算法运行时间。
一种基于 yolo 姿态检测方法

[发明专利]直线式激光切割智能纠偏方法-CN202211335593.8在审
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;王天翔;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06N3/042 文献下载
摘要：本发明涉及一种直线式激光切割智能纠偏方法，包括以下步骤，S1、构建纠偏网络；S2、训练纠偏网络；S3、使用纠偏网络进行纠偏；S4、偏差监控，判断偏差是否可控。本发明使用神经网络来拟合纠偏器到切割机之间的干扰，使得纠偏器对此干扰具有预知功能，并通过具有预知功能的神经网络结合专家控制的方法来控制纠偏器，用来消除该干扰造成的影响，从而取代另一个纠偏器的作用，从而即节省了一个纠偏器，同时能够达到与使用2个纠偏器的情况下相同的效果；将传统的直线式激光切割装置中纠偏方案所需纠偏器的数量从2个降到1个，不仅节约了成本，而且保证了切割质量。
直线激光切割智能纠偏方法

[发明专利]基于张量投票主成分分析的板材点云缺陷检测方法-CN202211335598.0在审
发明人： 都卫东;和江镇;王岩松;戴超凡;吴健雄 -专利权人：征图新视（江苏）科技股份有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于张量投票主成分分析的板材点云缺陷检测方法，包括以下步骤，获取待检测板材的三维点云数据，并对所获得的板材点云数据进行预处理；构建板材点云kdtree，查找所有点邻域内点集，并保存；构造法向投票张量；构造点的投票张量；计算法向投票张量的谱分量；计算点投票张量的谱分量；计算缺陷指标；设置缺陷指标阈值，得到缺陷区域；对缺陷点云进行聚类，并设置删除阈值，删除干扰缺陷区域，最终获得缺陷区域点云最小包围盒。本发明相较于传统二维图像缺陷检测有明显的优势，检测结果更加准确；检测速度更快。
基于张量投票成分分析板材缺陷检测方法

1
2
3
4
5
6
下一页»
尾页
共 90 条