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[发明专利]一种MLCC的外观缺陷检测方法、装置及存储介质-CN202210925855.X在审
发明人：罗家祥;邓筠钰;杨志宇;鲁思奇;李巍;胡跃明 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种MLCC的外观缺陷检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：首先获取MLCC图像，进行旋转矫正，对矫正后的图像进行分割，得到电容本体、左、右电极区域图像；采用基于连续距离异常点的凸包检测法和基于电极对称特性的矩形检测法对电极边缘崩边、崩角缺陷进行检测；针对本体图像进行预处理，裁剪得到本体边缘位置图像，补全本体完整底边并得到本体边缘区域掩膜；采用基于异常白点位置的连通域检测法、基于多余边缘段的长度异常检测法和基于完整底边凹陷的滑动窗口检测法分别对本体边缘白点、裂痕和崩缺缺陷进行检测。本发明能够实现对MLCC电极崩边、崩角及本体白点、裂痕、崩缺缺陷的快速分类检测，可广泛应用于电子元器件缺陷检测领域。
一种 mlcc 外观缺陷检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法及系统-CN202210616829.9在审
发明人：鲁芹;王一超 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2022-06-01 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明属于数字图像处理领域，提供了一种基于CUDA的并行光流法运动目标检测方法及系统，包括获取视频图像并进行预处理；创建第一CPU线程，利用光流法对预处理后的视频图像提取目标轮廓图像；创建第二CPU线程，利用边缘检测算法对预处理后的视频图像进行边缘检测；将边缘检测结果传输到第一CPU线程，在所述第一CPU线程中，将边缘检测结果与目标轮廓图像进行融合，得到融合图像；基于融合图像检测运动目标；本发明通过将Canny边缘检测算法融入到HS光流法当中，利用Canny算子有效区分强弱边缘的特性，能够加强HS光流法运动目标检测结果的轮廓信息，并且能够保留两者的相同信息，有效的抑制环境噪声，增强算法的抗干扰性，提高检测精度
一种基于 cuda 并行光流法运动目标检测方法系统

[发明专利]基于递归二分法的锂电池极片边缘位置检测方法及装置-CN202310683258.5有效
发明人：阮永蔚;钟洪萍;王耀阳;胡美琴 -专利权人：浙江双元科技股份有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及基于递归二分法的锂电池极片边缘位置检测方法及装置，其中，检测方法包括：获取锂电池极片的间歇涂布图像；对间歇涂布图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；基于递归二分法，结合对灰度化图像内边缘信息的分析，获取目标图像；对目标图像进行图像处理，确定边缘位置，完成针对锂电池极片边缘位置的检测。基于递归二分法，结合对灰度化图像内边缘信息的分析，对目标图像进行图像处理，能够有效降低运算量，提高涂布边缘检测效率；直接输出边缘位置节省内存空间；只检测出所需要的边缘，不对缺陷边缘检测，抗干扰能力强。
基于递归二分法锂电池边缘位置检测方法装置

[发明专利]一种稠油微观界面的检测方法-CN201410101527.3在审
发明人：张国英;康凯阁;陈淑兰;朱红;刘奎江;刘广银;赵君 -专利权人：中国矿业大学(北京)
申请日： 2014-03-18 - 公布日： 2014-06-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种稠油微观界面的检测方法，针对放置有稠油的试管中各界面的特征，采用相应的检测方法，独立提取出三个界面：稠油水界面、稠油空气层界面和试管底部界面；所述相应的检测方法具体包括：稠油水界面采用边缘增强、边缘跟踪以及边缘查找法来提取；稠油空气层界面采用水平扫描、建立索引以及界面查找法来提取；试管底部界面采用图像截取及放大、边缘追踪及边缘查找法来提取。该方法根据摄像头采集的包含试管区域的图像中油与空气、水的颜色信息，采用边缘检测、形态学梯度等操作，有效提高油水界面检测的精度，对生产石油过程具有指导意义。
一种微观界面检测方法

[发明专利]基于高斯拟合亚像素边缘检测及改进RANSAC算法的圆心检测法-CN201810617904.7在审
发明人：夏红伟;丁致远;马广程;温奇咏;王常虹 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2018-06-15 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了基于高斯拟合亚像素边缘检测及改进RANSAC算法的圆心检测法，属于飞行器地面仿真领域。本发明基于高斯拟合亚像素边缘检测及改进RANSAC算法的圆心检测法所述圆心检测法的具体流程为：原始图像经过模型匹配，并进行RIO处理；边缘像素提取与细化；基于高斯拟合的亚像素边缘定位；改进的RANSAC本发明通过模型匹配的方式对圆标志物的位置进行粗定位，并进行RIO处理，缩小图像处理的大小；采用高斯拟合求取亚像素边缘提高了算法的准确性和稳定性；改进的RACNAC算法减少了抽样次数，并对候选圆进行优化和筛选
高斯拟合圆心检测亚像素边缘检测改进模型匹配算法亚像素边缘定位亚像素边缘边缘像素地面仿真拟合算法缩小图像原始图像圆心坐标标志物粗定位飞行器细化抽样筛选优化

[发明专利]一种奶盒吸管有无的检测方法-CN201510870509.6有效
发明人：关帅;任海燕;于振;陈忠 -专利权人：天津普达软件技术有限公司
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种奶盒吸管有无的检测方法，包括：选取一幅粘有吸管的奶盒图像，截取包含吸管头部区域的模板；通过Canny边缘检测算子求得模板的边缘；通过圆投影法求得边缘检测后的模板的圆投影特征向量；采集一幅待检测的奶盒图像，称之为待匹配图像；通过canny边缘检测算子求得待匹配图像的与1)中模板相对应区域的边缘；求取待匹配图像的经过边缘检测的圆投影特征向量；求取圆投影特征向量的相关系数；判断吸管是否存在。本发明根据吸管边缘制作模板，使用圆投影法克服传统模板匹配对旋转图像没有抗性问题。
一种吸管有无检测方法

[发明专利]一种用于侧向流纸条疾病诊断的图像分析与识别方法-CN201810221369.3有效
发明人：邱宪波;牛亚男;纪银环 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2018-03-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：使用“十”字型模板进行最大或最小像素值点查找，基于查找到的最值像素点，使用阈值法和边缘检测法搜索检测区域的上下边界，并对上下边界的差值进行多重验证。上下边界确定后，在像素值最值点处左右两边各一定范围内，使用边缘检测法查找控制线的左右边界，并对左右边界进行宽度差值验证。基于控制线的位置，依次使用梯度法、最值法以及边缘检测法查找测试线的左右边界，并对查找结果进行多重合理性判断。该方法对需要识别的检测区域进行多次查找与判断验证，提高了分析与识别的精确度。
一种用于侧向纸条疾病诊断图像分析识别方法

[发明专利]一种图像边缘检测方法及系统-CN202211388079.0在审
发明人：张毅;杨秀霞;王晨蕾;刘伟;李文强;韩庆田;于浩;姜子劼 -专利权人：中国人民解放军海军航空大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像边缘检测方法及系统，涉及边缘检测技术领域，所述方法包括：获取原始图像；原始图像为无人机所处环境的图像；将原始图像输入至边缘检测模型中，得到原始图像的边缘图；边缘图用于无人机进行障碍物检测；边缘检测模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块、筛选模块和特征融合模块；第二特征提取模块由深度可分离卷积网络构建得到；筛选模块由基于自适应阈值法的八向差分算子构建得到。本发明引入深度可分离卷积网络，提高了边缘检测的效率；基于利用自适应阈值法对八向差分算子改进，且引入多尺度特征融合网络，提高了边缘检测的精度，进而提高了无人机在飞行过程中的障碍物检测的精度和效率。
一种图像边缘检测方法系统

[发明专利]一种奶盒无吸管不良品剔除方法-CN201510869770.4有效
发明人：关帅;于振;任海燕;李波 -专利权人：天津普达软件技术有限公司
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种奶盒无吸管不良品剔除方法，包括：选取一幅粘有吸管的奶盒图像，截取包含吸管头部区域的模板；通过Canny边缘检测算子求得模板的边缘；通过圆投影法求得边缘检测后的模板的圆投影特征向量；采集一幅待检测的奶盒图像，称之为待匹配图像；通过canny边缘检测算子求得待匹配图像的与1)中模板相对应区域的边缘；求取待匹配图像的经过边缘检测的圆投影特征向量；求取圆投影特征向量的相关系数；判断吸管是否存在；剔除。本发明根据吸管边缘制作模板，使用圆投影法克服传统模板匹配对旋转图像没有抗性问题。
一种奶盒无吸管不良剔除方法

[发明专利]深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备-CN201811113998.0在审
发明人：陈岩 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备，其中，深度图像边缘飞点的检测方法包括：采集深度图像的图像数据；根据图像数据计算出深度图像中每个像素点的法向量；根据法向量，利用边缘检测算子计算出深度图像的边缘点；将边缘点作为种子点，并判断种子点是否满足生长条件；如果满足生长条件，则确定种子点为飞点。本发明实施例的深度图像边缘飞点的检测方法、装置及电子设备，能够有效、准确地检测出影响深度图像的飞点，保留了有效的像素点，提高了检测的准确率。
深度图像边缘检测方法装置电子设备

[发明专利]基于边缘检测和帧差法的运动检测方法-CN201110253323.8有效
发明人：朱方;陈飞凌;朱斌;景文林;邱虹 -专利权人：南京南自信息技术有限公司
申请日： 2011-08-31 - 公布日： 2012-01-04 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：本发明涉及的是一种基于边缘检测和帧差法的运动检测方法，包括以下步骤：步骤一，获取图像序列，确定参考帧、当前帧图像；步骤二，对参考帧、当前帧图像进行高斯滤波；步骤三，滤波之后，提取参考帧、当前帧的边缘信息步骤五，将参考帧变换图像与当前帧变换图像作帧差，双阈值法确定运动区域；步骤六，对运动区域作图像后处理，确定运动对象。本发明的优点：采用帧差的思路，简单易行，避免了光流法、混合高斯计算复杂，计算时间仅为经典混合高斯的1/3，满足智能监控实时性的需求；将边缘检测和帧差法结合，外加一系列处理，对帧差法检测结果不完整有所改善
基于边缘检测帧差法运动方法

[发明专利]利用边缘向量的基于图像的特征检测-CN201580030670.0有效
发明人：宋斌;N.维基 -专利权人：河谷控股IP有限责任公司
申请日： 2015-05-06 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06K9/48 文献下载
摘要：提供了一种在数字图像内检测多个边缘的技术。选择位于该多个边缘中的一个边缘的锚点。生成与该锚点相关联的分析网格，该分析网格包括多个单元。计算在该锚点处包括该边缘的正向量的锚点法向量。计算边缘像素法向量，该边缘像素法向量包括沿该分析网格的单元内的边缘位置的边缘的法向量。为该分析网格的一个或多个单元中的每一个生成相似度直方图，每个相似度直方图基于单元内的每个边缘像素法向量与锚点法向量之间的相似度度量，并且基于相似度直方图为分析网格生成描述符。
利用边缘向量基于图像特征检测

[发明专利]基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法-CN201410675297.1有效
发明人：耿磊;李文杰;肖志涛;张芳;吴骏;李月龙;袁菲;杨振杰;苏静静 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2014-11-21 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于亚像素边缘算法的平面零件尺寸测量方法，利用CCD设备作为测量平台，包括下列步骤：1、钣金零件成像特性分析；2、Canny边缘粗定位；3、基于多项式拟合的亚像素检测；4、区分被测物上下边缘；5三角法求取被测物准确边缘；6、被测物尺寸恢复，突破了目前基于CCD的尺寸测量技术中多用于小尺寸物体测量的局限，提出了亚像素精度边缘检测算法，首先，结合光学成像理论分析了背光光源下不同厚度钣金零件的边缘特性，提出面向相机一侧有上下边缘，然后根据钣金零件图像的边缘分布特征，采用Canny边缘检测和多项式拟合算法实现亚像素边缘提取，提出平均距离法区分零件上下边缘，进而利用三角法解算获取零件真实边缘，最终利用成像原理和直线与零件表面交点确定零件尺寸
基于像素边缘算法平面零件尺寸测量方法

[发明专利]基于空间相对高度信息的多聚焦图像边缘检测方法-CN201210148229.0有效
发明人：滕奇志;何小海;汪杰;方莹莹;吴拥;王正勇;易云 -专利权人：四川大学
申请日： 2012-05-14 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于空间相对高度信息的多聚焦图像边缘检测方法，属于数字图像采集与识别领域。该方法是利用图像采集系统获取目标样本的多聚焦序列图像；用基于互相关信息的图像频域配准法，对多聚焦序列图像进行图像配准预处理；用基于小波变换图像融合算法对配准好的图像融合处理及采用聚焦深度测量法提取其空间相对高度信息图像；再用高度一致性约束法对其处理以消除其噪声；对处理好的空间相对高度信息图像的目标区域与背景区域进行边缘检测；检测出的空间相对高度信息图像的目标区域中子目标的局部极大值区域进行标识和扩张，以完成空间相对高度信息图像的边缘检测；从而实现多聚焦图像的边缘检测。
基于空间相对高度信息聚焦图像边缘检测方法

[发明专利]一种自动上卷系统的高效目标检测方法-CN202011092140.8有效
发明人：郑岗;王泽文;杨喆;徐开亮;刘刚 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动上卷系统的高效目标检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，通过工业相机获取检测对象的实时图像。步骤2，对步骤1获取的图像进行预处理；步骤3，对步骤2得到的图像进行边缘检测，得到二值表示的边缘图像；步骤4，在步骤3得到的边缘图像中利用霍夫变换椭圆检测法进行目标搜索；步骤5，利用基于长短轴的动态椭圆搜索法，以步骤4中搜索到的粗略椭圆长轴为基准，完成从一个端点开始至另一个端点的对椭圆边缘像素的搜索过程；步骤6，采用最小二乘法，对步骤5中搜索出的样本点进行椭圆拟合。本发明基于长短轴的动态椭圆搜索法，极大程度地避免了同型轮廓的干扰，提高了检测的精度。
一种自动上卷系统高效目标检测方法

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