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公开(公告)号：CN117635513A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210987527.2
申请日：2022-08-17
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供物体检测方法、物体检测装置和计算机可读存储介质。根据本发明实施例的物体检测方法包括：利用第一相机在传送带的第一侧针对经传送带传送的物体进行扫描，得到第一扫描结果；利用第二相机在与所述第一侧不同的所述传送带的第二侧针对经传送带传送的物体进行扫描，得到第二扫描结果；至少根据所述第一扫描结果和所述第二扫描结果，对所述物体的轮廓和/或体积进行检测。
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公开(公告)号：CN117557490A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210932887.2
申请日：2022-08-04
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供图像检测方法、装置和计算机可读存储介质。其中，图像检测方法包括：获取输入的第一图像，所述第一图像包括待检测的第一边；对所述第一图像进行坐标变换，得到第二图像，所述第二图像包括与所述第一边对应的第二边，其中在凸包检测中在第二边上得到的第二凸包点的数量比在凸包检测中在对应的第一边上得到的第一凸包点的数量更多；针对第二图像进行凸包检测，在第二边上得到至少一个第二凸包点；对至少一个第二凸包点进行坐标逆变换，在与第二边对应的第一边上得到相应的至少一个第一凸包点，作为针对第一图像的在第一边上的凸包检测的结果。
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公开(公告)号：CN116485702A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210048889.5
申请日：2022-01-17
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本文公开了一种可以用于延长图像中的线段的图像处理方法，包括：获取包含缺陷特征的目标图像；从所述目标图像中识别至少一个线段；对至少一个线段进行延长处理，其中，针对所述至少一个线段中的特定线段的所述延长处理包括：基于特定线段的主方向和切线方向，确定用于延长所述特定线段的延长方向；基于特定线段的长度，确定用于延长所述特定线段的延长长度；以及使用所述延长方向和所述延长长度来延长所述特定线段，以获得延长后的线段，所述延长后的线段与所述目标图像中的缺陷特征相关。
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公开(公告)号：CN116342909A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111569271.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/088 , G06N3/082
Abstract: 本发明实施例提供图像检测方法、装置和计算机可读存储介质。根据本发明实施例的图像检测方法包括：获取两个待检测图像，并获取所述两个待检测图像分别对应的待检测特征图；对每个待检测特征图利用多个聚类模块进行聚类处理，获取每个聚类模块的通道权重并根据所述通道权重获取特征向量，利用每个聚类模块的所述特征向量组成特征向量组；获取两个待检测特征图分别对应的两个特征向量组中由相同聚类模块的特征向量构成的特征向量对，并获取各个特征向量对的权重；至少根据所获取的特征向量对和特征向量对的权重，对所述两个待检测图像进行图像检测，获取所述两个待检测图像的相似度。
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公开(公告)号：CN113870291A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202010607997.2
申请日：2020-06-29
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供表面检查方法、表面检查装置和计算机可读存储介质。根据本发明实施例的表面检查方法包括：获取至少第一边缘检测数据和第二边缘检测数据，所述第一边缘检测数据是对所述表面的边缘的第一检测方向检测得到的第一表面轮廓，所述第二边缘检测数据是对所述表面的边缘的第二检测方向检测得到的第二表面轮廓，所述第一检测方向与所述第二检测方向之间非平行；根据至少所述第一边缘检测数据和所述第二边缘检测数据确定在所述表面上是否存在缺陷候选区域；当确定在所述表面上存在所述缺陷候选区域时，获取基于所述缺陷候选区域的表面图像，根据基于所述缺陷候选区域的表面图像进行缺陷检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113240618A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010076946.1
申请日：2020-01-23
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明提供了一种工件检测方法、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的工件检测方法，利用环形光源照射待检测工件，并采集所述工件的图像，其中，所述工件具有弧形曲面且所述弧形曲面朝向所述环形光源，从靠近所述工件到远离所述工件的方向上，所述环形光源包括依次排布的多个环形子光源，不同环形子光源发出光线的颜色不同；对采集的所述图像进行处理，得到多个图像区域，不同图像区域的颜色不同，且所述图像区域的颜色与所述环形子光源发出光线的颜色一一对应；将所述多个图像区域的图像特征参数输入预设的工件质量检测模型，得到所述工件的质量检测结果。本发明的技术方案能够利用图像采集技术对工件的质量进行评价。
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公开(公告)号：CN112052866A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910487595.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种图像验证方法、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的图像验证方法，在图像验证中引入了分级跟踪的处理方式，根据优先级的高低顺序，在待验证图像中依次对不同优先级别的代表特征点分别进行跟踪，不同级别的代表特征点中引入了图像内容发生不同程度变形或位置偏移的影响，从而能够增强图像验证的鲁棒性，提高图像验证准确性。另外，本发明实施例还在分级跟踪中基于几何约束关系判断跟踪结果的可靠性，进一步提高了图像验证结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112052866B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN201910487595.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06V10/776 , G06V10/74 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种图像验证方法、装置及计算机可读存储介质。本发明提供的图像验证方法，在图像验证中引入了分级跟踪的处理方式，根据优先级的高低顺序，在待验证图像中依次对不同优先级别的代表特征点分别进行跟踪，不同级别的代表特征点中引入了图像内容发生不同程度变形或位置偏移的影响，从而能够增强图像验证的鲁棒性，提高图像验证准确性。另外，本发明实施例还在分级跟踪中基于几何约束关系判断跟踪结果的可靠性，进一步提高了图像验证结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119827500A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202311323236.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供物体检测方法、装置和计算机可读存储介质。所述方法包括：分别获取待检测物体的二维图像数据和三维图像数据，所述二维图像数据和所述三维图像数据具有相同的视野；根据所述三维图像数据的深度信息获取所述视野中的感兴趣区域，将所述视野中的感兴趣区域作为第一模板；根据所述二维图像数据和所述第一模板获取所述感兴趣区域中的二维缺陷，将所述感兴趣区域中不具备二维缺陷的区域作为第二模板；根据所述第二模板对所述三维图像数据进行三维缺陷检测，获取所述感兴趣区域中的三维缺陷。
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公开(公告)号：CN117391165A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210769652.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 株式会社理光
Abstract: 本发明实施例提供神经网络训练方法，以及利用神经网络进行异常检测的方法、装置和计算机可读存储介质。根据本发明实施例的神经网络训练方法包括：获取至少一个训练信号；基于至少两个不同的域，从所述至少一个训练信号中提取至少两个训练特征组，所述至少两个训练特征组与所述至少两个不同的域对应；对所述至少两个训练特征组进行处理，获得多域训练特征组；利用所述多域训练特征组对自监督学习网络进行训练，调整所述自监督学习网络的参数，使得所述自监督学习网络中的损失函数收敛。
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