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[发明专利]一种基于最优化逆透视变换的水稻株行距测量方法-CN202310615144.7在审
发明人：郝飞;朱超涵;何光洪;笪扬;付洋 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明针对基于点对单应变换的逆透视变换方法存在特征点手动选取误差大的问题，提出一种基于最优化逆透视变换的水稻株行距测量方法，属于水稻株行距测量技术领域，包括：S1、设置标定件；S2、建立最优化逆透视变换的目标函数；采集含标定件的原图像，确定和代入初始值，迭代求解目标函数，得到最优逆透视变换矩阵；S3、采集水稻株图像，对图像进行预处理；提取水稻株轮廓，分析水稻株的中心坐标；代入由最优逆透视变换矩阵构成的逆透视变换公式，得到水稻株中心点的物理坐标；S4、根据最小二乘法拟合每一行的水稻株中心点，得到每行水稻株中心线，计算相邻中心线的距离，记为水稻株行距。提高了模型参数的准确性，提高了水稻株行距测量精度。
一种基于优化透视变换水稻行距测量方法

[发明专利]基于离焦图像的晶圆表面缺陷识别方法、存储介质和电子设备-CN202211587661.X在审
发明人：何睿清;周鑫宇;郝飞;张慧;何余杰;朱超涵;宋佳潼 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离焦图像的晶圆表面缺陷识别方法包括如下步骤：一，读取离焦晶圆表面缺陷的原始图像；二，使用离散傅里叶变换，得到频域图像；三，用高斯低通滤波器来获得不均匀光照的背景，得到晶圆光照背景频域图像；四，使用傅里叶反变换，得到在空间域的背景图像；五，在原始图像上减去背景图像，得到晶圆图像；六，选用中值滤波去噪；七，使用分水岭算法进行图像分割，并进行区域合并；八，进行区域分析，采用粗筛选加精筛选的方法进行缺陷区域的识别。本发明对于不同光照场景下的晶圆图像，使用自适应背景估计方法能去除图像光照背景，便于后续处理；采用分水岭算法进行分割，减少相似干扰区域；使用联合筛选方法，增加识别效果。
基于图像表面缺陷识别方法存储介质电子设备

[发明专利]一种基于双目视觉的圆螺母焊缝完整度缺陷检测方法-CN202310148603.5在审
发明人：郝飞;何余杰;邓正平;阮义胜;周鑫宇;朱超涵;宋佳潼 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：一种基于双目视觉的圆螺母焊缝完整度缺陷检测方法，包括S1：将右相机与焊接平面垂直安装，使能清晰看到圆螺母顶面圆轮廓，将左相机安装圆螺母另一侧，并完成相机的双目标定；S2：采集两相机图像并在各自图像上拟合出圆螺母顶面圆轮廓，并计算出该圆在对应相机坐标系下的位姿表示，去除位姿二义性；S3：确定两相机图像中圆螺母底面圆圆心位置；S4：确定两相机图像中圆螺母底面圆的轮廓；S5：确定两相机图像中圆螺母底部标准的圆形焊缝区域；S6：提取两相机图像上圆螺母底部的实际焊缝边缘轮廓；S7：确定两相机图像上圆螺母底部圆形焊缝的完整度；S8：综合两相机对圆螺母底部圆形焊缝的完整度判定结果，最终确定焊缝完整度缺陷。
一种基于双目视觉螺母焊缝完整缺陷检测方法

[发明专利]一种回转构件表面缺陷检测装置、检测方法及标定方法-CN202110810620.1在审
发明人：郝飞;邓正平;孙莉莉;胡运涛;何余杰;周鑫宇;宋佳潼;朱超涵 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明公开了机械制造领域的一种回转构件表面缺陷检测装置、检测方法及标定方法，旨在解决目前机械制造过程中，对大型回转构件的表面缺陷检测效果不理想的技术问题。其包括：分布式单目线结构光检测系统以及传动装置，分布式单目线结构光检测系统包括设置于同一平面四角的四组检测机构，每组检测机构包括线激光器以及相机；传动装置用于带动待测回转构件进行水平位移，位移的轨迹垂直贯穿于上述平面中部。本发明能够有效应用于大型构件表面检测，且整个检测过程无需人工干预，自动化程度较高，便于后续的矫正处理操作。
一种回转构件表面缺陷检测装置方法标定

[发明专利]一种基于空间通用自回归模型的图像融合方法-CN202110342693.2在审
发明人：郝飞;史金飞;高海涛;宋佳潼;朱超涵 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间通用自回归模型的图像融合方法，其特征在于，基于空间通用自回归模型实现图像配准；对待融合源图像进行平移处理；平移处理后的待融合源图像加权平均得到粗融合后的图像；建立一阶非因果空间自回归模型，粗融合后的图像完成精融合。将图像融合分为粗融合和精融合两个过程，通过图像融合过程中引入空间自回归模型，使得提出的图像融合算法具有较好高的抗噪声干扰能力，且能有效地保护图像边缘等特征，从而能够有效提高图像融合的鲁棒性，克服现有图像融合算法各自存在的缺陷。
一种基于空间通用回归模型图像融合方法