专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]成像系统位姿矫正方法、装置、设备及可读存储介质-CN202311047620.6有效
  • 孙杰;张国栋;杨义禄;李波 - 武汉中导光电设备有限公司
  • 2023-08-21 - 2023-10-27 - G06T7/80
  • 本发明提供一种成像系统位姿矫正方法、装置、设备及可读存储介质,该方法包括:获取标定板图像,在标定板图像的四个角分别获取第一子图像,在标定板图像的中心获取第二子图像,计算得到每个第一子图像分别与第二子图像的结构相似度;若任一结构相似度不满足预设要求,则根据各结构相似度调节线阵相机的四个角与标定板的距离,并获取新的标定板图像,直到所有结构相似度均满足预设要求;计算得到标定板图像的清晰度;若清晰度不满足预设要求,则等量调节线阵相机的四个角与标定板的距离,并获取新的标定板图像,直到清晰度满足预设要求。本发明不需要其他设备辅助测量,也不需要人工参与判断,实现了自动自适应调节,操作简便,工作效率高。
  • 成像系统矫正方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]一种显示屏凹痕缺陷检测的方法和系统-CN202310570859.5有效
  • 查世华;杨义禄;左右祥;关玉萍;袁正方;李波 - 中导光电设备股份有限公司
  • 2023-05-19 - 2023-10-13 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种显示屏凹痕缺陷检测的方法和系统,包括以下步骤:获取检测区域图像;根据形态特征提取所述检测区域图像的凹痕区域;将所述凹痕区域的凹痕缺陷合并;对合并后的凹痕缺陷进行过滤。所述根据形态特征提取所述检测区域图像的凹痕区域过程如下:A)所述检测区域包括凹痕检测区域和凹痕非检测区域,将凹痕非检测区域设置成多个四边形,判断所述多个四边形与所述凹痕检测区域是否存在重叠区域;B)采用中值滤波的方法,对图像进行预处理;C)采用最大类间方差法,计算预处理后图像的二值化阈值,然后将预处理后的图像二值化,对二值化的图像进行反向运算。本发明在视觉检测系统具有精度高,速度快,稳定性好的特点。
  • 一种显示屏凹痕缺陷检测方法系统
  • [发明专利]一种显示屏划痕缺陷检测的方法和系统-CN202310599929.X有效
  • 查世华;杨义禄;左右祥;关玉萍;袁正方;李波 - 中导光电设备股份有限公司
  • 2023-05-25 - 2023-10-13 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种显示屏划痕缺陷检测的方法和系统,包括:获取缺陷图像的分割阈值;对所述缺陷图像进行分割及预处理;获取缺陷特征参数;根据缺陷特征参数检测出划痕缺陷。所述获取缺陷图像的分割阈值过程如下:A)计算缺陷图像的梯度:采用四邻域的方法,以当前像素点为中心,计算上下左右四点与当前像素点灰阶差,以灰阶差最大者为当前像素点的梯度,如果所述灰阶差最大者的差值小于0,则该像素点梯度为0;B)计算图像分割阈值:根据所述缺陷图像的梯度,查找梯度最大值时像素点的位置坐标,如果梯度最大值超过设定的分割阈值,则以最大梯度值的0.8倍作为图像分割阈值。本发明在视觉检测系统具有精度高,速度快,稳定性好的特点。
  • 一种显示屏划痕缺陷检测方法系统
  • [发明专利]晶圆图像获取方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310823825.2有效
  • 孙杰;张国栋;杨义禄;李波 - 武汉中导光电设备有限公司
  • 2023-07-06 - 2023-09-22 - G06T1/00
  • 本发明提供一种晶圆图像获取方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:确定晶圆模板图像包含的各个晶粒图像中每个密集区域和每个稀疏区域;确定每个密集区域和每个稀疏区域在以晶圆模板图像的任一点为原点的坐标系中的边界拐点坐标;基于每个密集区域的第一预设对焦点间距、每个稀疏区域的第二预设对焦点间距以及边界拐点坐标得到多个对焦点坐标;基于每个对焦点坐标获取晶圆图像。通过本发明,确定晶圆模板图像中的密集区域和稀疏区域,并确定每个密集区域和每个稀疏区域的对焦点坐标,成像设备在每个对焦点坐标处进行一次对焦,进而提高采集到的整个晶圆图像的清晰度,解决了目前采集到的整个晶圆图像的清晰度较低的问题。
  • 图像获取方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]图像校正方法、装置、设备及可读存储介质-CN202310028630.9有效
  • 孙杰;张国栋;杨义禄;李波 - 武汉中导光电设备有限公司
  • 2023-01-09 - 2023-05-09 - G06T5/00
  • 本发明提供一种图像校正方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:获取黑图像和多张标定图像;计算每张标定图像中各个像素点灰度值的缩放系数;从多张标定图像对应的多个第一平均灰度值中选取与基于待检测图像的亮区中像素点的第二平均灰度值和方差计算得到的计算结果最接近的目标第一平均灰度值;以目标第一平均灰度值对应的标定图像作为标准标定图像,基于标准标定图像中各个像素点灰度值的缩放系数、黑图像中各个像素点的灰度值以及待检测图像中各个像素点的灰度值对待检测图像进行校正,得到校正后的待检测图像。通过本发明,解决了当待检测产品对光的吸收和反射与标定物体差异很大时,现有技术无法得到准确的校正结果的问题。
  • 图像校正方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]畸变图像校正方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211110490.1有效
  • 孙杰;杨义禄;张国栋;李波 - 武汉中导光电设备有限公司
  • 2022-09-13 - 2022-12-13 - G06T5/00
  • 本发明提供一种畸变图像校正方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:将第一产品图像按照预设方向和预设距离移动,得到第二产品图像,计算第一产品图像以及第二产品图像中各个特征点的偏差值,基于各个偏差值以及新的产品图像中每个像素点的实际坐标对新的产品图像进行校正,通过本发明,不需要基于多次拍摄的标准板多次调节相机内外部参数,所以更为简便,不易出错,同时,本发明不需要购买标准版,也不会出现客户产品图像中最小重复单元尺寸比标准板中最小重复单元尺寸小时,校正结果的精准度较低的情况,所以,成本较低,没有局限性,因此,解决了目前镜头畸变校正算法矫正过程较为繁琐,容易出错,且成本高,局限性较强的问题。
  • 畸变图像校正方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]图像配准方法、装置、设备及可读存储介质-CN202210961467.7有效
  • 孙杰;张国栋;杨义禄;李波 - 武汉中导光电设备有限公司
  • 2022-08-11 - 2022-11-25 - G06T7/33
  • 本发明提供一种图像配准方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:从待检测产品图像中获取检测图像,其中,检测图像为包括一个与标准图案相似度最高的目标图案的图像;对检测图像进行滤波、灰度分布统计、分割,以及方向投影,得到第一投影图和第二投影图;基于第一投影图和第二投影图确定目标图案在待检测产品图像中的实际位置;通过傅里叶梅林变换算法将实际位置与标准位置进行配准,得到标准图案与目标图案的偏差量,其中,标准位置为标准图案在标准产品图像中的位置。通过本发明,解决了现有技术中若产品图像的匹配区域存在大量的异常点或者匹配区域的纹理存在缺失,导致图像配准结果的准确率较低的问题。
  • 图像方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202210498896.5有效
  • 孙杰;杨义禄;张国栋;李波 - 武汉中导光电设备有限公司
  • 2022-05-09 - 2022-08-12 - G06T7/00
  • 本发明提供一种产品缺陷检测方法、装置、设备及可读存储介质。该方法包括:若提取的几何形状特征参数与对应的几何形状特征参数预设值之间的差值绝对值和/或提取的灰度特征参数与对应的几何形状特征参数预设值之间的差值绝对值小于或等于阈值,则通过计算得到目标特征图像、目标特征图像与有缺陷产品特征图像之间的第一马氏距离以及目标特征图像与无缺陷产品特征图像之间的第二马氏距离;若第一马氏距离小于或等于第二马氏距离,则确定待检测图像所属的产品有缺陷;否则,则确定待检测图像所属的产品无缺陷。通过本发明,解决了现有技术中如果某些缺陷的样本很少,无法满足训练参数模型要求,就会导致检测结果不准确的问题。
  • 产品缺陷检测方法装置设备可读存储介质
  • [发明专利]基于小波变换的mura缺陷检测方法和系统-CN202111387780.6有效
  • 左右祥;杨义禄;关玉萍;查世华;李波;曾磊 - 中导光电设备股份有限公司
  • 2021-11-22 - 2022-06-28 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于小波变换的mura缺陷检测方法,包括以下步骤:将TDI相机采集到的TFT LCD原图像进行小波变换,得到被检图像的小波域图;将小波域图的最低尺度近似分量的所有值置为0并进行小波反变换,得到时域图像;将原图像与反变换后的时域图像进行叠加再进行归一化得到处理后的图像;对归一化处理后的图像分别在X方向和Y方向上求取一阶偏导数,并根据一阶偏导数计算出每个像素点的梯度方向;对归一化处理后的图像利用拉普拉斯算子求取二阶偏导数,沿垂直于像素点的梯度方向的局部区域求取二阶偏导数的局部极大值,并根据局部极大值确定mura位置。本发明精度高,速度快,鲁棒性好。
  • 基于变换mura缺陷检测方法系统

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