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]一种数据处理方法和电子设备-CN201310729189.3在审
  • 肖蔓君;陈柯;杨晨 - 联想(北京)有限公司
  • 2013-12-25 - 2015-07-01 - G06T5/00
  • 所述数据处理方法包括:在条纹结构投射到一待测物体时,获取包含所述待测物体的第一图像,其中,所述条纹结构包括多根初级条纹光和至少两根基准条纹,所述至少两个基准条纹中每个基准条纹的宽度与所述多根初级条纹中每根初级条纹的宽度不同;检测所述条纹结构光在所述第一图像上对应的条纹图像信息;基于所述条纹图像信息,获得所述多根初级条纹光和至少两根基准条纹条纹顺序以及条纹位置信息;根据所述条纹顺序和所述条纹位置信息,对所述待测物体的立体图像进行深度恢复
  • 一种数据处理方法电子设备
  • [发明专利]一种管道内表面三维重建检测系统-CN202210712186.8在审
  • 邵新杰;潘硕;刘金华;宋彬;王怀光;唐香珺;李晓磊;吴定海 - 中国人民解放军陆军工程大学
  • 2022-06-22 - 2022-10-14 - G06T17/00
  • 本发明涉及一种管道内表面三维重建检测系统,方法包括:获取相机参数;获取若干个平面的编号集;编号集包括平面参数、平面编号、平面宽度和平面中心距离;将若干个平面投影到待测管道的内表面,对内表面进行采集得到条纹图像;提取条纹图像中每个条纹的中心线坐标,得到中心线坐标集;基于中心线坐标集得到每个条纹条纹中心距离;基于条纹中心距离、平面中心距离、平面宽度和条纹宽度得到每个条纹条纹编号;基于相机参数、条纹图像、平面参数、条纹编号和平面编号进行三维重建,得到管道内表面三维重建模型。本发明通过多个平面,能够实现高精度的管道内表面三维重建。
  • 一种管道表面三维重建检测系统
  • [发明专利]机械零件表面线结构条纹中心的高精度提取方法-CN202210590915.7在审
  • 苗建伟;姜波;赵京鹤;张颖;张翠翠;胡晶 - 长春光华学院
  • 2022-05-27 - 2022-09-02 - G01B11/00
  • 本发明涉及一种机械零件表面线结构条纹中心的高精度提取方法,属于机器视觉测量技术领域。首先,拍摄一张机械零件表面线结构条纹图像并灰度化处理;其次,对光条纹图像的随机噪声进行降噪处理;接下来,在选定的感兴趣区域确定条纹的法线方向,并在法线截面提取条纹的灰度信息,然后利用小波变换在频域去除条纹中光线漫反射的多次反射部分,以减小机械零件的漫反射特性对光条纹中心提取精度的影响;最后,将处理后的条纹频域信息进行小波重构并提取条纹中心。本发明利用小波变换处理线结构条纹图像,减小了机械零件漫反射特性对光条纹中心提取精度的影响,实现了机械零件表面线结构条纹中心的高精度提取。
  • 机械零件表面结构条纹中心高精度提取方法
  • [发明专利]一种图像处理方法和装置-CN201310462302.6有效
  • 陈柯;肖蔓君;杨晨;付荣耀;马骞 - 联想(北京)有限公司
  • 2013-09-30 - 2017-07-21 - H04N13/02
  • 本发明提供了一种图像处理方法和装置,该方法包括控制投射器向待摄取对象的表面投射多条纹结构光和点结构,以在待摄取对象的表面形成多条条纹,并在条纹之间形成多个点;通过图像传感器采集表面具有条纹点的待摄取对象的目标图像;获取包含该条纹点的参考图像;根据参考图像中条纹的特征信息和目标图像中条纹的特征信息,计算目标图像中每条条纹位置处的第一深度值;根据参考图中点的特征信息和目标图像中点的特征信息,计算目标图像中每个点位置处的第二深度值;根据目标图像中条纹位置处的第一深度值和点位置处的第二深度值,生成目标图像的深度图。
  • 一种图像处理方法装置
  • [发明专利]检测设备及其检测方法-CN202110124120.2在审
  • 陈鲁;李青格乐;魏林鹏;张嵩 - 深圳中科飞测科技股份有限公司
  • 2021-01-29 - 2022-07-01 - H01L21/66
  • 本发明提供一种检测设备,其中,所述检测设备包括:发光装置,用于产生照射待测物的入射,所述待测物表面具有图案标记,所述图案标记包括条纹标记,所述入射光用于在所述图案标记表面形成图案光斑,所述图案光斑包括条纹光斑,所述条纹光斑用于与所述条纹标记形成莫尔条纹,所述入射经所述图案标记后形成信号,所述信号携带所述莫尔条纹的信息,所述条纹光斑的条纹延伸方向与所述条纹标记的条纹延伸方向具有预设角度,所述预设角度为锐角;成像装置,用于收集所述信号并根据收集的信号形成检测图像。
  • 检测设备及其方法
  • [发明专利]一种激光条纹的中心线提取方法-CN201510007418.X有效
  • 马千里;李文龙;蒋诚;於来欣;谢核;杜雨丁 - 华中科技大学
  • 2015-01-08 - 2017-07-18 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种激光条纹中心线的提取方法,属于机器视觉技术领域,包括S1对条纹图像进行去噪处理,获得无噪条纹图像;S2对经步骤S1获得的无噪条纹图像进行区域提取,获得包含有条纹全部的面积较小的矩形区域;S3去除经步骤S2获得的所述矩形区域中的像素孤立点;S4采用高斯卷积法对经步骤S3获得的边缘无毛刺的条纹进行处理;S5对经步骤S4获得的平滑模糊条纹进行两次灰度重心法处理,提取所述平滑模糊条纹的二次中心线;S6对经步骤S5获得的二次中心线进行非均匀三次B样条曲线拟合,获得优化后的条纹中心线,即实现条纹中心线的提取。
  • 一种激光条纹中心线提取方法
  • [实用新型]具有图像显示的干涉条纹可逆计数装置-CN200920222615.3有效
  • 梁昌林;吴念乐 - 清华大学
  • 2009-09-14 - 2010-06-23 - G01D5/34
  • 本实用新型涉及一种具有图像显示的干涉条纹可逆计数装置,属于光电测量和监测技术领域。装置由路、图像显示和可逆计数三系统组成。路系统中暗盒为T型结构,薄平面反射镜置于暗盒内下部,其反射面与中心光线传播方向的夹角为45°,将干涉场分为干涉条纹图像场和干涉条纹计数场。CCD摄像头检测干涉条纹图像由显示器显示。可逆计数系统的两个光电二极管检测干涉条纹计数场的明暗条纹变化,两者输出的光电信号经光电信号处理电路处理成相位差为π/2的方波脉冲信号,输入可逆计数器进行判向和计数。本实用新型能同时实现干涉条纹的图像化显示和移动条纹自动可逆计数,用于教学科研和工程监测等的干涉条纹测量。
  • 具有图像显示干涉条纹可逆计数装置
  • [发明专利]机器学习低质量大变化密度光学条纹图信息提取方法-CN201910177872.8有效
  • 唐晨;陈明明 - 天津大学
  • 2019-03-10 - 2023-06-09 - G06V10/762
  • 本发明涉及光学检测和信息处理技术领域,为提出基于机器学习提出新的条纹图信息提取方法,包括新的条纹方向和密度计算方法和新的条纹图去噪方法,用于提取低质量大变化密度条纹图信息。为此,本发明采取的技术方案是:机器学习低质量大变化密度光学条纹图信息提取方法,通过机器学习的方法将一幅大变化密度条纹图分为两幅或更多幅密度均匀的子图像,然后,选择合适的信息提取方法分别处理密度均匀的图像,从而降低大变化密度条纹图信息提取的难度,提高大变化密度条纹图信息提取的精度。本发明主要应用于光学检测和信息处理场合。
  • 机器学习质量变化密度光学条纹信息提取方法
  • [发明专利]基于向量遍历线结构条纹中心坐标的计算方法-CN202110623537.3在审
  • 陈晓辉 - 黄淮学院
  • 2021-06-04 - 2021-10-22 - G06F17/12
  • 本发明公开了一种基于向量遍历线结构条纹中心坐标的计算方法,包括下述步骤:定义线结构条纹图像的坐标系;计算条纹主方向的条纹法向方向;分析条纹法向方向与图像x方向的夹角a;分析条纹法向方向与图像y方向的夹角b;比较a与b的大小,若a≤b,则基本向量方向为x方向;若ab,则基本向量方向为y方向;遍历基本向量序列,计算每个基本向量中的基本向量的条纹中心点坐标;得到线结构条纹中心坐标Pi<本发明通过二次线性回归分析每个基本向量,并计算极大值点作为线结构条纹中心坐标点,从而实现的线结构条纹中心的高精度,高实时性获取。
  • 基于向量遍历结构条纹中心标的计算方法
  • [发明专利]基于改进VMD-GWO算法的双梳干涉条纹信号去噪方法-CN202211481962.4在审
  • 李校博;石浩男;赵海涵;胡浩丰;翟京生 - 天津大学
  • 2022-11-24 - 2023-03-28 - G01S7/493
  • 本发明公布了一种基于改进VMD‑GWO算法的双梳干涉条纹信号去噪方法,步骤1、获取双梳干涉条纹信号,得到原始双梳干涉条纹信号f(t);步骤2、将原始双梳干涉条纹信号f(t)作为输入信号,进行迭代的VMD‑GWO算法优化与分解处理,得到收敛于适应度函数的最优解(k,α);步骤3、将最优解(k,α)作为得到信号信噪比与包络对称性均为最优的VMD分解参数;步骤4、对各个模态分量进行筛选,选择其中包含双梳干涉条纹的若干个模态分量;步骤5、舍去高、低频噪声信号;步骤6、重构双梳干涉条纹信号。与现有技术相比,本发明提高双梳干涉条纹信号的信噪比以及峰值位置提取的准确性,优化了双梳干涉条纹的时域形状特征。
  • 基于改进vmdgwo算法双光梳干涉条纹信号方法

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