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公开(公告)号：CN113624145B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110905971.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于测量汽车保险盒中器件的装配高度和倾斜程度的视觉实现方法，属于汽车保险盒装配生产线中的质量检测技术领域。目前在保险盒的装配生产过程中，确保器件安装无误有两种实现方法，本发明针对目前的两种检测方法所存在的不足，只在原有的检测器件种类的视觉系统中增加一个运动平台，该系统通过控制单目视觉的水平运动对保险盒先后采集两幅图像，然后通过位置匹配和特征匹配自动计算检测器件的装配高度。通过比较标准器件和待测器件的绝对高度差和相对高度差，判断器件是否存在足以导致电气接触不良的未插紧或未插正的装配误差，最终判断保险盒是否为合格产品。这样的保险盒装配质量检测系统价格优势明显，性能能够满足生产要求。
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公开(公告)号：CN117557475A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311621831.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T3/4061 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种两阶段的遥感图像全色锐化方法，包括：将源图像中的全色图进行尺寸对齐和下采样处理，将下采样后的全色图与多光谱图进行拼接，获取初始特征图；构建一阶段生成对抗网络，采用对抗损失函数对所述一阶段生成对抗网络进行对抗训练，获得训练好的生成器；基于所述初始特征图通过所述训练好的生成器，获得一阶段融合图像；构建二阶段超分辨率网络，基于无监督损失函数进行迁移学习，通过优化无监督损失函数，得到训练好的二阶段超分辨率网络；基于所述训练好的二阶段超分辨率网络对所述一阶段融合图像进行上采样，获得二阶段融合图像，完成遥感图像全色锐化。
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公开(公告)号：CN116563254A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310533972.6
申请日：2023-05-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种电子元器件表面印刷图案的纹理检测与匹配方法，简称ORBAM(ORB and Area Match)算法，属于汽车保险盒组装生产线中的质量检测技术领域。为了解决现有图像检测方法针对表面带有纹理印刷图案的器件需要解决光照条件变化对检测结果造成的干扰和提高对表面纹理高度相似的异类器件检测的准确度的问题，本发明基于ORB算法采取了一系列改进措施，通过自适应对比度增强方法提高图像在不理想光照条件下的对比度，利用基于最大密度约束的特征点筛选和四值特征描述子提升纹理描述算法的性能，并利用特征覆盖区域计算标准器件与待测器件的相似度，有效地解决了表面纹理高度相似的异类器件的检测问题。
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公开(公告)号：CN113624145A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110905971.0
申请日：2021-08-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于测量汽车保险盒中器件的装配高度和倾斜程度的视觉实现方法，属于汽车保险盒装配生产线中的质量检测技术领域。目前在保险盒的装配生产过程中，确保器件安装无误有两种实现方法，本发明针对目前的两种检测方法所存在的不足，只在原有的检测器件种类的视觉系统中增加一个运动平台，该系统通过控制单目视觉的水平运动对保险盒先后采集两幅图像，然后通过位置匹配和特征匹配自动计算检测器件的装配高度。通过比较标准器件和待测器件的绝对高度差和相对高度差，判断器件是否存在足以导致电气接触不良的未插紧或未插正的装配误差，最终判断保险盒是否为合格产品。这样的保险盒装配质量检测系统价格优势明显，性能能够满足生产要求。
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