CN102881027A - 一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统 - Google Patents
一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102881027A CN102881027A CN2012102616061A CN201210261606A CN102881027A CN 102881027 A CN102881027 A CN 102881027A CN 2012102616061 A CN2012102616061 A CN 2012102616061A CN 201210261606 A CN201210261606 A CN 201210261606A CN 102881027 A CN102881027 A CN 102881027A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- convex closure
- point
- straight line
- image
- tetragonal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统,属于图像检测技术领域。本发明首先对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域;然后根据所述数值标记对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通域外轮廓信息;再对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息;最后利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线。本发明具有更高的稳定性,能够较好的去除干扰,并且效率较高。
Description
技术领域
本发明属于图像检测技术领域,具体涉及一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统。
背景技术
在图像检测技术领域中,往往需要检测出图像中给定区域的四边形。在完成图像中给定区域四边形检测过程中,关键在于提取四边形的四条边界信息。目前,针对给定区域四边形检测的方法,一般采用直线拟合以及直线检测算子(如Hough变换)的方式,直接获取直线信息。
在采用直线拟合的方法中,首先求取给定区域外轮廓边界,然后对外轮廓进行直线拟合,求取四边形的四个顶点,以此确定四边形形状。但是,由于在很多情况下,给定区域本身会出现破损的情况,这就给直线拟合带来极大的影响。另外,直线拟合中,涉及到拟合样本点选取数目的问题,针对不同尺度的区域,样本点选取数目直接影响拟合结果,这对算法本身的尺度适应性有较大的影响。
直线检测算子则是通过对给定区域外轮廓直接进行直线检测,根据各条直线交点的信息求取四边形。目前直线检测算子使用较多的如Hough变换,该方法在图像全局范围内,对给定区域进行直线检测,但是该方法在干扰较强的情况下,容易出现漏检、误检的情况,最终对质量较差的区域也难以较好的适应。
以上两种算法均难以适应区域破损,甚至碎裂的情况。另外,针对直线拟合的方法,由于拟合质量与拟合尺度相联系,对不同尺度的区域,难以较好的实现尺度适应性;而直线检测算子,如Hough变换等,在计算过程中效率较低,并且针对区域碎裂严重的情况,也不能实现较好的检测效果,抗干扰能力较弱。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷,本发明所要解决的技术问题是提供一种适应性强的图像中确定区域四边形的检测方法及系统。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案如下:
一种图像中确定区域四边形的检测方法,包括以下步骤:
对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域;
根据所述数值标记,对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通区域外轮廓信息;
对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息;
利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线。
如上所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其中,标记的具体方法如下:
同一个连通域的像素标记为相同数值,而不同连通域的像素标记为不同数值,在数值上区分出各个连通域。
如上所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其中,相邻凸包点对信息包括相邻凸包点对的间距,凸包点对构成的直线与水平线角度,凸包点对的起点、终点信息。
如上所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其中,估计待检测区域四边形各条直线的过程包括以下步骤:
(1)通过各个相邻凸包点对中起点和终点信息,将各个相邻的凸包点对分为四组,分别对应四边形的上边界、右边界、下边界以及左边界;
(2)分别对四组凸包点对进行直线估计,通过判断某凸包点对在同组凸包点对中所占的组分来确定直线。
如上所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其中,将相邻的凸包点对分为四组的方法如下:
按顺时针方向记录各个相邻凸包点的起点和终点坐标,计算相邻两个凸包点的坐标差dx,dy;
当|dx|=|dy|时,为无效边界;
当dx>0且|dx|>|dy|时,终点与起点构成的直线属于上边界组;
当dy>0且|dx|<|dy|时,终点与起点构成的直线属于右边界组;
当dx<0且|dx|>|dy|时,终点与起点构成的直线属于下边界组;
当dy<0且|dx|<|dy|时,终点与起点构成的直线属于左边界组。
如上所述的图像中确定区域四边形的检测方法,步骤(2)中所述直线的确定方法如下:
①将同组凸包点对根据起点和终点间距从大到小排序;
②将间距最大的凸包点对作为主成分,与该组内剩余的凸包点对进行合并判断,依据为两组凸包点对所构成的直线是否共线,如果共线,则合并两组凸包点对,构成新的直线,以此类推,完成边界直线的确定。
如上所述的图像中确定区域四边形的检测方法,步骤②中,如果两组凸包点对所构成的直线之间的夹角不超过5度,则认为该两组凸包点对所构成的直线共线。
一种图像中确定区域四边形的检测系统,包括用于对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域的标记装置;
用于根据所述数值标记对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通域外轮廓信息的追踪装置;
用于对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息的检测装置;
用于利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线的估计装置。
本发明通过求取图像中给定区域连通域标记图像的凸包,再利用凸包点估计给定区域四边形,采用凸包点在直线中所占组分大小的原则,完成四边形直线信息的提取。与直线拟合的方法相比,采用凸包的方式进行四边形检测,不依赖拟合尺度的参数控制,因此对不同尺度的给定区域具有良好的尺度适应性。与直线检测算子相比,采用凸包的方式进行四边形检测,具有更高的稳定性,能够较好的去除干扰,并且效率较高。
附图说明
图1是具体实施方式中图像中确定区域四边形的检测系统的结构框图;
图2是具体实施方式中图像中确定区域四边形的检测方法流程图;
图3是具体实施方式所举实例中图像中原始四边形区域图像;
图4是具体实施方式所举实例中图像中待检测四边形区域图像;
图5是具体实施方式所举实例中图像中待检测四边形区域标记图像;
图6是具体实施方式所举实例中图像中连通域边界追踪图像;
图7是具体实施方式所举实例中图像中凸包点示意图像;
图8是具体实施方式所举实例中图像中凸包点分组四边形上边界示意图;
图9是具体实施方式所举实例中图像中凸包点分组四边形右边界示意图;
图10是具体实施方式所举实例中图像中凸包点分组四边形下边界示意图;
图11是具体实施方式所举实例中图像中凸包点分组四边形左边界示意图;
图12是具体实施方式所举实例中图像中凸包点组估计四边形边界结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细描述。
如图1所示,本实施方式中图像中确定区域四边形的检测系统包括标记装置11、追踪装置12、检测装置13和估计装置14。
标记装置11用于对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域。追踪装置12用于根据所述数值标记对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通域外轮廓信息。检测装置13用于对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息。估计装置14用于利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线。
如图2所示,采用图1所示系统检测图像中确定区域四边形的方法包括以下步骤:
(1)标记装置11对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域。
如图3所示,该图像为原始四边形区域图像,图4为该四边形区域破损图像,即待检测区域图像。在实际生活中,图3是理想状况下的四边形区域,而图4则为检测到的四边形区域示意图,检测图像往往由于环境的干扰而带有破损,碎裂的情况,本发明的目的即是通过如图4所示的检测图像,得到原始的四边形区域的估计,即图3所示四边形区域。
在完成图像标记的过程中,通过对图4所示的图像进行连通域检测,得到各个连通域的像素信息,并根据连通域信息,将属于不同连通域的像素进行标记,具体方法为同一个连通域的像素标记为相同数值,而不同连通域的像素标记为不同数值,在数值上区分出各个连通域。如图5所示,即为连通域数值标记示意图像。
(2)追踪装置12根据所述数值标记对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通域外轮廓信息。
边界追踪采用Moore-Neighborhood算法,该算法为现有算法(参考文献:http://en.wikipedia.org/wiki/Moore_neighborhood),此处不再赘述。
如图6所示,该图像为对图5所示各个连通区域进行边界追踪后的边界图像。
(3)检测装置13对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息。
所述相邻凸包点对信息包括相邻凸包点对的间距,与水平线角度,起点、终点信息。凸包检测过程采用Graham扫描线算法。该算法为现有算法,此处不再赘述,可参考如下文献:
Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Ronald L.Rivest and CliffordStein.Introduction to Algorithms[M]。
如图7所示,该图像为对图6中所示边界点求取凸包后的结果,其中红色点所示为凸包点所在位置,蓝色线表示为相邻凸包点连线。
(4)估计装置14利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线,具体步骤如下:
①通过各个相邻凸包点对中起点和终点信息,将各个相邻的凸包点对分为四组,分别对应四边形的上边界、右边界、下边界以及左边界。
凸包点对分组具体方式为:
按顺时针方向记录各个相邻凸包点的起点和终点坐标,根据如下公式计算相邻两个凸包点的坐标差dx,dy。
其中,xend,xstart为相邻凸包点的终点、起点横坐标,yend,ystart为相邻凸包点的终点、起点纵坐标。四组边界判断准则为:
当|dx|=|dy|时,为无效边界,此时终点和起点构成的直线与水平线夹角为45度,无法判断该直线的属性;
当dx>0且|dx|>|dy|时,此时终点与起点构成的直线属于上边界组;
当dy>0且|dx|<|dy|时,此时终点与起点构成的直线属于右边界组;
当dx<0且|dx|>|dy|时,此时终点与起点构成的直线属于下边界组;
当dy<0且|dx|<|dy|时,此时终点与起点构成的直线属于左边界组。
根据以上准则,可以将各个凸包点进行分组,如图8、9、10、11所示,分别为凸包点对分组结果,对应检测四边形区域上边界,右边界,下边界以及左边界。
②分别对四组凸包点对进行直线估计,通过判断某凸包点对在该类型凸包点对中所占的组分来确定直线方程,具体方法为:
a.将同组凸包点对根据起点和终点的间距从大到小排序;
b.将间距最大的凸包点对作为主成分,与该组内剩余的凸包点对进行合并判断,依据为两组凸包点对所对应的直线是否共线,如果共线,则合并两组凸包点对,构成新的直线,以此类推,完成边界直线的确定。在两组凸包点对是否共线的准则中,允许存在一定的夹角,夹角不超过5度便认为是同一条直线,以使直线的估计更为准确。
如图12所示,红色线表示的即为通过上述方法所得到的四边形四组边界的估计。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其同等技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域;
根据所述数值标记,对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通区域外轮廓信息;
对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息;
利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线。
2.如权利要求1所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于,所述标记的具体方法如下:
同一个连通域的像素标记为相同数值,而不同连通域的像素标记为不同数值,在数值上区分出各个连通域。
3.如权利要求1所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于:所述相邻凸包点对信息包括相邻凸包点对的间距,凸包点对构成的直线与水平线角度,凸包点对的起点、终点信息。
4.如权利要求1~3中任一项所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于,所述估计待检测区域四边形各条直线的过程包括以下步骤:
(1)通过各个相邻凸包点对中起点和终点信息,将各个相邻的凸包点对分为四组,分别对应四边形的上边界、右边界、下边界以及左边界;
(2)分别对四组凸包点对进行直线估计,通过判断某凸包点对在同组凸包点对中所占的组分来确定直线。
5.如权利要求4所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于,所述将相邻的凸包点对分为四组的方法如下:
按顺时针方向记录各个相邻凸包点的起点和终点坐标,计算相邻两个凸包点的坐标差dx,dy;
当|dx|=|dy|时,为无效边界;
当dx>0且|dx|>|dy|时,终点与起点构成的直线属于上边界组;
当dy>0且|dx|<|dy|时,终点与起点构成的直线属于右边界组;
当dx<0且|dx|>|dy|时,终点与起点构成的直线属于下边界组;
当dy<0且|dx|<|dy|时,终点与起点构成的直线属于左边界组。
6.如权利要求4所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于,步骤(2)中所述直线的确定方法如下:
①将同组凸包点对根据起点和终点间距从大到小排序;
②将间距最大的凸包点对作为主成分,与该组内剩余的凸包点对进行合并判断,依据为两组凸包点对所构成的直线是否共线,如果共线,则合并两组凸包点对,构成新的直线,以此类推,完成边界直线的确定。
7.如权利要求6所述的图像中确定区域四边形的检测方法,其特征在于:步骤②中,如果两组凸包点对所构成的直线之间的夹角不超过5度,则认为该两组凸包点对所构成的直线共线。
8.一种图像中确定区域四边形的检测系统,包括用于对图像中需要检测四边形的区域进行数值标记,标记出单个或多个连通区域的标记装置(11);
用于根据所述数值标记对单个或者多个连通区域进行边界追踪,获取连通域外轮廓信息的追踪装置(12);
用于对单个或者多个连通域边界追踪结果进行凸包检测,并记录各个相邻凸包点对信息的检测装置(13);
用于利用凸包检测结果,根据记录的各个相邻凸包点信息,分别估计待检测区域四边形各条直线的估计装置(14)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012102616061A CN102881027A (zh) | 2012-07-26 | 2012-07-26 | 一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2012102616061A CN102881027A (zh) | 2012-07-26 | 2012-07-26 | 一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102881027A true CN102881027A (zh) | 2013-01-16 |
Family
ID=47482340
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2012102616061A Pending CN102881027A (zh) | 2012-07-26 | 2012-07-26 | 一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102881027A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016065551A1 (en) * | 2014-10-29 | 2016-05-06 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Whiteboard and document image detection method and system |
CN105957114A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-21 | 北京小米移动软件有限公司 | 对图像中多边形进行检测的方法及装置 |
CN106023201A (zh) * | 2016-05-19 | 2016-10-12 | 南京林业大学 | 一种针对矩形透明塑料袋的尺寸测量方法 |
CN106127786A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-11-16 | 大连理工大学 | 一种复杂连通区域特征的快速标定与提取方法 |
CN106296656A (zh) * | 2016-07-28 | 2017-01-04 | 华自科技股份有限公司 | 曲线识别方法及装置 |
CN109886966A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-06-14 | 湖南自兴智慧医疗科技有限公司 | 一种从超声波图像中提取目标特征的图像处理方法 |
CN113763333A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-12-07 | 安徽帝晶光电科技有限公司 | 一种亚像素定位方法、定位系统及存储介质 |
CN115082509A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-09-20 | 成都大公博创信息技术有限公司 | 一种对无特征目标的追踪方法 |
CN115147389A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-04 | 歌尔股份有限公司 | 图像处理方法、设备以及计算机可读存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62106584A (ja) * | 1985-11-01 | 1987-05-18 | Mitsubishi Electric Corp | 境界抽出装置 |
JPH036778A (ja) * | 1989-06-05 | 1991-01-14 | Stanley Electric Co Ltd | 境界追跡型凸包生成方法 |
CN101137011A (zh) * | 2006-08-29 | 2008-03-05 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和计算机程序 |
CN101248454A (zh) * | 2005-08-25 | 2008-08-20 | 株式会社理光 | 图像处理方法和设备、数字照相机以及记录图像处理程序的记录介质 |
-
2012
- 2012-07-26 CN CN2012102616061A patent/CN102881027A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS62106584A (ja) * | 1985-11-01 | 1987-05-18 | Mitsubishi Electric Corp | 境界抽出装置 |
JPH036778A (ja) * | 1989-06-05 | 1991-01-14 | Stanley Electric Co Ltd | 境界追跡型凸包生成方法 |
CN101248454A (zh) * | 2005-08-25 | 2008-08-20 | 株式会社理光 | 图像处理方法和设备、数字照相机以及记录图像处理程序的记录介质 |
CN101137011A (zh) * | 2006-08-29 | 2008-03-05 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和计算机程序 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
蔡文婷: "移动端二维条码图像增强及应用研究", 《中国优秀硕士论文全文数据库》, no. 06, 15 June 2009 (2009-06-15), pages 36 - 50 * |
鲁剑等: "基于改进凸包算法的移动端条码图像定位与校正", 《浙江工业大学学报》, vol. 38, no. 6, 15 December 2010 (2010-12-15), pages 661 - 665 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016065551A1 (en) * | 2014-10-29 | 2016-05-06 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Whiteboard and document image detection method and system |
CN105957114B (zh) * | 2016-05-09 | 2018-12-11 | 北京小米移动软件有限公司 | 对图像中多边形进行检测的方法及装置 |
CN105957114A (zh) * | 2016-05-09 | 2016-09-21 | 北京小米移动软件有限公司 | 对图像中多边形进行检测的方法及装置 |
CN106023201A (zh) * | 2016-05-19 | 2016-10-12 | 南京林业大学 | 一种针对矩形透明塑料袋的尺寸测量方法 |
CN106023201B (zh) * | 2016-05-19 | 2018-12-28 | 南京林业大学 | 一种针对矩形透明塑料袋的尺寸测量方法 |
CN106127786B (zh) * | 2016-07-04 | 2018-12-18 | 大连理工大学 | 一种复杂连通区域特征的快速标定与提取方法 |
CN106127786A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-11-16 | 大连理工大学 | 一种复杂连通区域特征的快速标定与提取方法 |
CN106296656A (zh) * | 2016-07-28 | 2017-01-04 | 华自科技股份有限公司 | 曲线识别方法及装置 |
CN106296656B (zh) * | 2016-07-28 | 2020-04-21 | 华自科技股份有限公司 | 曲线识别方法及装置 |
CN109886966A (zh) * | 2019-05-09 | 2019-06-14 | 湖南自兴智慧医疗科技有限公司 | 一种从超声波图像中提取目标特征的图像处理方法 |
CN113763333A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-12-07 | 安徽帝晶光电科技有限公司 | 一种亚像素定位方法、定位系统及存储介质 |
CN113763333B (zh) * | 2021-08-18 | 2024-02-13 | 安徽帝晶光电科技有限公司 | 一种亚像素定位方法、定位系统及存储介质 |
CN115147389A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-04 | 歌尔股份有限公司 | 图像处理方法、设备以及计算机可读存储介质 |
CN115082509A (zh) * | 2022-08-22 | 2022-09-20 | 成都大公博创信息技术有限公司 | 一种对无特征目标的追踪方法 |
CN115082509B (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-04 | 成都大公博创信息技术有限公司 | 一种对无特征目标的追踪方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102881027A (zh) | 一种图像中确定区域四边形的检测方法及系统 | |
CN108918526B (zh) | 一种柔性ic封装基板线路的缺口缺陷检测方法 | |
CN104036516A (zh) | 基于对称性分析的摄像机标定棋盘图像角点检测方法 | |
CN103440503B (zh) | 一种车辆车身颜色检测识别方法 | |
CN105405142A (zh) | 一种玻璃面板的边缺陷检测方法及系统 | |
CN104504388A (zh) | 一种路面裂缝识别和特征提取算法及系统 | |
CN101408937B (zh) | 一种字符行定位的方法及装置 | |
WO2007027731A3 (en) | Method and apparatus for automatic and dynamic vessel detection | |
CN104537651A (zh) | 一种路面图像中裂缝比例检测算法及系统 | |
CN108460418B (zh) | 一种基于文字识别与语义分析的发票分类方法 | |
CN106504231A (zh) | 元件缺陷检测方法和系统 | |
CN104298994A (zh) | 一种指针式仪表读数识别方法及装置 | |
CN104459421A (zh) | 一种二极管极性检测方法与系统 | |
CN105241679A (zh) | 一种动车组隐蔽故障检测方法 | |
CN103544709A (zh) | 基于显著活动轮廓模型的硅钢板表面微小缺陷检测方法 | |
CN103116743B (zh) | 一种基于在线学习的铁路障碍物检测方法 | |
CN104112123A (zh) | 一种用于子弹表观缺陷检测的aoi系统的缺陷特征提取与识别方法 | |
CN103234530B (zh) | 基于视频信号的城市车辆轮胎清洁状况检测方法 | |
CN104915652A (zh) | 指纹图像的修复方法和装置 | |
CN102313740B (zh) | 太阳能电池板裂痕检测方法 | |
CN105740828A (zh) | 一种基于快速标记连通的停止线检测方法 | |
CN102853840A (zh) | 一种基于网格挖掘车辆常规停靠区域的方法 | |
CN103778634A (zh) | 一种基于图像处理的车辙检测方法 | |
CN103473566A (zh) | 一种基于多尺度模型的车辆检测方法 | |
CN103493081B (zh) | 车辆的涂膜厚度计算系统、计算方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
AD01 | Patent right deemed abandoned |
Effective date of abandoning: 20130116 |
|
C20 | Patent right or utility model deemed to be abandoned or is abandoned |