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]兼容轮廓对位的mark对位方法以及对位装置-CN202310447958.4在审
  • 武林;祝世君;张浩为 - 合肥芯碁微电子装备股份有限公司
  • 2023-04-24 - 2023-08-15 - G03F9/00
  • 本发明提供一种兼容轮廓对位的mark对位方法以及对位装置,其兼容轮廓对位的mark对位方法在待对位工件的边缘上方设置若干mark对位相机获取待对位工件的边缘处的局部图像,在待对位工件上位于所述mark对位相机的视场内设置mark标记,通过所述局部图像中的mark标记实现mark对位操作;从所述局部图像中提取待对位工件的边缘,拟合得到待对位工件的完整,依据所述完整的数据解算所述待对位工件的位姿。该兼容轮廓对位的mark对位方法通过在待对位工件上方同时适应待对位工件的边缘与设置在边缘处的mark标记而设置的mark对位相机实现兼容有mark对位曝光与无mark对位曝光,能够提高设备兼容性与利用率
  • 兼容轮廓对位mark方法以及装置
  • [发明专利]基于门控卷积生成对抗网络的图像修复方法-CN202010810808.1有效
  • 霍智勇;高杰 - 南京邮电大学
  • 2020-08-13 - 2022-08-30 - G06T5/00
  • 获取训练图像并对所获取的训练图像进行预处理;S3、将经过预处理后的训练图像输入已建立的门控卷积生成对抗网络中、对门控卷积生成对抗网络进行训练;S4、将待修复图像输入已完成训练的门控卷积生成对抗网络中,边缘修复网络先对待修复图像进行处理、得到完整图像,纹理修复网络再对待修复图像及完整图像进行处理、得到最终的修复图像。本发明通过在边缘修复和纹理修复两阶段的修复网络中引入门控卷积的方式,有效地改善了网络在修复过程中产生不自然孔洞、修复区域与已知区域不一致等问题。
  • 基于门控卷积生成对抗网络图像修复方法
  • [实用新型]一种包装纸板堆垛装置-CN202022467152.6有效
  • 王豪;邹兴 - 东莞市良纸实业有限公司
  • 2020-10-30 - 2021-08-17 - B65G57/00
  • 本实用新型涉及一种包装纸板堆垛装置,包括主体框架,主体框架上端设置有支撑板,支撑板的上方设置有升降座,升降座的上方设置有用于放置包装纸板的堆垛板,升降座的左侧边缘设置有第一整边机构,升降座的前侧边缘设置有第二整边机构,升降座的后侧边缘固定设置有第一挡板,升降座的右侧边缘固定设置有第二挡板,第一整边机构和第二整边机构均包括固定设置在升降座边缘整边支杆,整边支杆上水平设置有第一气缸,第一气缸的伸缩杆前端竖直设置有整边板,第一挡板、第二挡板和整边板的上端均延伸至堆垛板的上方;对纸板堆垛进行整边作业,使纸板对边整齐,避免纸板相对滑落,降低纸板跌落的风险。
  • 一种包装纸板堆垛装置
  • [发明专利]一种多图层无定位点纠偏算法-CN202210885649.0在审
  • 马超;李琳一;袁涛;姚鑫锋;田明璐;班松涛;胡冬 - 上海市农业科学院
  • 2022-07-26 - 2022-10-28 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种多图层无定位点纠偏算法,利用不同设备获取细胞不同荧光或明场图像,对明场图层进行灰度化后采用动态的高反差保留后进行自适应二值化得到明场外部边缘增强图。对荧光图层进行灰度化后同样进行自适应二值化,得到荧光图层的外部边缘增强图。若待纠偏图像中存在明场图像则执行取反操作后再次进行步骤三,得到内部边缘增强图。接着将处理后的分辨率最高的图像的完整增强图作为标准匹配层,在其内部定义一个滑窗A固定不动,同时定义一个滑窗B在其他图层的完整增强图内滑动;取滑窗A图像与所有滑窗B图像进行求方差运算,遍历记录结果后找到最小值
  • 一种多图层无定位纠偏算法
  • [发明专利]一种图像中指定物体匹配识别与定位方法-CN201910449926.1有效
  • 董宁;罗英靓 - 北京智形天下科技有限责任公司
  • 2019-05-28 - 2021-05-18 - G01B11/00
  • 包括以下步骤:S100,测量这手持智能终端启动拍摄功能,将被测对象与参照物置于终端屏幕中间部分;S200,调整被测对象和参照物的相对位置;S300,测量者对调整后的被测对象和参照物拍摄图像;S400,计算完整线的像素尺寸;S500,计算非完整线的像素尺寸;S600,根据完整线、非完整线像素尺寸与实际尺寸分别计算边线比例系数;S700,对边线比例系数进行算数平均得到比例系数;S800,根据边线比例系数和被测对象测量像素尺寸计算实际尺寸对于现有人体与物体测量实际应用中,参照物、被测对象无法准确处于同一平面、参照物未能完整显示等场景下的参照物识别与匹配定位问题,可有效计算出参照物的图像像素尺寸,从而推算被测对象的实际尺寸。
  • 一种图像指定物体匹配识别定位方法

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