CN108572181A - 一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法 - Google Patents
一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108572181A CN108572181A CN201810463945.5A CN201810463945A CN108572181A CN 108572181 A CN108572181 A CN 108572181A CN 201810463945 A CN201810463945 A CN 201810463945A CN 108572181 A CN108572181 A CN 108572181A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- phase
- mobile phone
- steps
- fringe
- defects
- 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
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 36
- 239000011521 glass Substances 0.000 title claims abstract description 30
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title abstract 4
- 230000011514 reflex Effects 0.000 title abstract 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000010409 thin film Substances 0.000 claims description 6
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 1
- 238000005496 tempering Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/958—Inspecting transparent materials or objects, e.g. windscreens
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
- G01N2021/888—Marking defects
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括以下步骤：步骤A：视觉成像系统采集图像，进行图像预处理；步骤B：相移图像相位解调和相位展开；步骤C：进行相位梯度运算；步骤D：SouthWell区域波前重构三维形面；步骤E：筛选曲率异常区域，标记缺陷。本发明提出一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，通过处理由CCD摄像机拍摄手机曲面玻璃的条纹反射图像，从而找出其中的缺陷像素区域并检测出手机曲面玻璃上的缺陷，实现缺陷检测精度更高的效果。
Description
技术领域
本发明涉及缺陷检测算法技术领域，尤其涉及一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法。
背景技术
随着移动互联网行业的迅猛发展及手机、平板电脑等电子产品市场的快速扩张，用于保护电子产品显示屏的玻璃面板也越来越多样化。为满足用户舒适度要求，越来越多的电子产品开始配备带弧边的玻璃面板。近年来随着曲面显示屏的出现并在部分手机上的成功应用，用于保护曲面屏的带弧边的玻璃面板的市场也飞速发展。各类电子显示屏玻璃面板需求量日益增大，其加工过程中的质量控制也备受关注，而缺陷检测是其中非常重要的环节。
条纹反射发因其非接触、高速和高精度等优点受到额广泛的关注，一直是光学三维测量技术研究的热点。通过误差研究选取适用性更广的检测精度更高的算法，可以实现三维面型重建和缺陷检测。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，通过处理由CCD摄像机拍摄手机曲面玻璃的条纹反射图像，从而找出其中的缺陷像素区域并检测出手机曲面玻璃上的缺陷，实现缺陷检测精度更高的效果。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括以下步骤：
步骤A：视觉成像系统采集图像，进行图像预处理；
步骤B：相移图像相位解调和相位展开；
步骤C：进行相位梯度运算；
步骤D：SouthWell区域波前重构三维形面；
步骤E：筛选曲率异常区域，标记缺陷。
优选的，所述视觉成像采集图像，进行图像预处理的具体步骤为：
步骤A1：利用薄膜晶体管显示的一维光栅射向参考平面，并使用CCD摄像机拍摄参考平面的条纹图像，放置手机曲面玻璃；
步骤A2：利用四步相移法改变光栅相位，分别拍摄图像，每步相位移动π/2；
步骤A3：将图像处理为灰度图，并提取每一像素单位的数值。
优选的，所述相移图像相位解调和相位展开的具体步骤为：
步骤B1：计算灰度图像值In(x,y)，计算方式如下：
In(x,y)＝A(x,y)+B(x,y)*cos[Φ(x,y)+an]，其中A(x,y)为背景光强，B(x,y)为条纹幅值，φ(x,y)为条纹经物体调制相位，an为相移大小，即an＝n*π/2，n为步数；
步骤B2：通过四步相位法和反正切函数解调得出条纹经物体调制相位
步骤B3：对空间相位进行展开，根据未展开像素点a和已展开像素点b，计算与已展开像素点b相邻的像素点的展开相位，计算公式如下：
其中函数INT表示取整函数，为b点展开相位，分别表示a点阶段相位值和展开相位值；
步骤B4：若截断相位上相邻的像素点之间的截断相位差为(-π,π)，则正确展开每个像素点。
优选的，所述相位梯度运算的具体步骤为：
步骤C1：根据远心光路模型得出相位与梯度的映射关系，公式如下：
其中d表示薄膜晶体管距离参考平面的距离，p表示光栅周期，α表示待测表面偏转角度；
步骤C2：根据步骤C1的公式，可得出在水平方向和垂直方向上的相位调制i和j，因此得出待测物体表面的梯度分布：
优选的，所述SouthWell区域波前重构三维形面的具体步骤为：
步骤D1：根据SouthWell将重建高度和梯度分布的关系表示出来，即
步骤D2：设水平方向和垂直方向像素点间距相同为h，即dx＝dy＝h，采用如逐次超松弛迭代法进行计算，公式如下：
其中，
优选的，所述筛选曲率异常区域，标记缺陷的具体步骤为：
步骤E1：根据手机曲面玻璃精度要求，设置阈值，并分别遍历水平方向和垂直方向相邻像素点所对应的曲率，即：
其中ABS为绝对值函数，g1为设定的阈值，Qi,j为图像范围内某像素点曲率；
步骤E2：当不等式成立时标记当前坐标，得出缺陷区域。
本发明的有益效果：
1、结合计算机仿真和具体实验数据研究了基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测算法，通过误差研究选取了适用性更广检测精度更高的算法，从而实现了三维面型重建和缺陷检测。
附图说明
图1是本发明基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测流程图；
图2是本发明中的空间相位展开示例图。
其中a表示未展开像素点，b表示已展开像素点。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
本实施例的一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测算法，具体包括以下步骤：
步骤A：视觉成像系统采集图像，图像预处理；
步骤B：相移图像相位解调和相位展开；
步骤C：相位—梯度换算；
步骤D：SouthWell区域波前重构三维形面；
步骤E：筛选曲率异常区域，标记缺陷。
所述步骤A中，视觉成像系统采集图像，图像预处理，其主要步骤是：
步骤A1：薄膜晶体管显示的一维光栅射向参考平面，CCD摄像机拍摄参考平面条纹图像，放置手机曲面玻璃；
步骤A2：四步相移法改变光栅相位，分别拍摄图像，每步相位移动π/2；
步骤A3：通过OpenCV 2.4.10处理图像为灰度图，提取每一像素单位的数值In(x,y)。
在所述步骤B中，相移图像相位解调和相位展开，其主要步骤是：
步骤B1：灰度图像素值为
In(x,y)＝A(x,y)+B(x,y)*cos[Φ(x,y)+an]
其中A(x,y)为背景光强，B(x,y)为条纹幅值，φ(x,y)为条纹经物体调制相位，an为相移大小，即n*π/2，n为步数。
步骤B2：通过四步相位法和反正切函数解调得经物体调制相位为
步骤B3：对空间相位展开过程，如图2所示，其中a是未展开像素点，b是已展开像素点，与已展开像素点b相邻的像素点的展开相位可表示为
函数INT为取整函数，为b点展开相位，分别表示a点阶段相位值和展开相位值。如果截断相位上相邻的像素点之间的截断相位差为(-π,π)，则该式能正确展开每个像素点。
在所述步骤C中，相位与梯度的映射关系由远心光路模型可得：
其中d为薄膜晶体管距离参考平面的距离，p为光栅周期，α为待测表面偏转角度。因此在水平和垂直方向上得到两个方向的相位调质，据此式得到待测物体表面的梯度分布
在所述步骤D中，SouthWell区域波前重构三维形面，其主要步骤为：
步骤D1：根据SouthWell可以将重建高度和梯度分布的关系表示出来，即：
步骤D2：假设水平和垂直方向像素点间距相同为h(即dx＝dy＝h)，采用如逐次超松弛迭代法(SOR)，即
其中
在所述步骤E中，根据手机曲面玻璃精度要求，设置阈值分别历遍水平和垂直方向相邻像素点对应的曲率，即
其中ABS为绝对值函数，g1为设定的阈值，Qi,j为图像范围内某像素点曲率。当不等式成立标记当前坐标，得缺陷区域。
以上结合具体实施例描述了本发明的技术原理。这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何方式解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方式，这些方式都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，其特征在于：所述缺陷检测方法包括以下步骤：
步骤A：视觉成像系统采集图像，进行图像预处理；
步骤B：相移图像相位解调和相位展开；
步骤C：进行相位梯度运算；
步骤D：SouthWell区域波前重构三维形面；
步骤E：筛选曲率异常区域，标记缺陷。
2.根据权利要求1所述一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，其特征在于：
所述视觉成像采集图像，进行图像预处理的具体步骤为：
步骤A1：利用薄膜晶体管显示的一维光栅射向参考平面，并使用CCD摄像机拍摄参考平面的条纹图像，放置手机曲面玻璃；
步骤A2：利用四步相移法改变光栅相位，分别拍摄图像，每步相位移动π/2；
步骤A3：将图像处理为灰度图，并提取每一像素单位的数值。
3.根据权利要求1所述一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，其特征在于：
所述相移图像相位解调和相位展开的具体步骤为：
步骤B1：计算灰度图像值In(x,y)，计算方式如下：In(x,y)＝A(x,y)+B(x,y)*cos[Φ(x,y)+an]，其中A(x,y)为背景光强，B(x,y)为条纹幅值，φ(x,y)为条纹经物体调制相位，an为相移大小，即an＝n*π/2，n为步数；
步骤B2：通过四步相位法和反正切函数解调得出条纹经物体调制相位
步骤B3：对空间相位进行展开，根据未展开像素点a和已展开像素点b，计算与已展开像素点b相邻的像素点的展开相位，计算公式如下：
其中函数INT表示取整函数，为b点展开相位，分别表示a点阶段相位值和展开相位值；
步骤B4：若截断相位上相邻的像素点之间的截断相位差为(-π,π)，则正确展开每个像素点。
4.根据权利要求1所述一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，其特征在于：
所述相位梯度运算的具体步骤为：
步骤C1：根据远心光路模型得出相位与梯度的映射关系，公式如下：
其中d表示薄膜晶体管距离参考平面的距离，p表示光栅周期，α表示待测表面偏转角度；
步骤C2：根据步骤C1的公式，可得出在水平方向和垂直方向上的相位调制i和j，因此得出待测物体表面的梯度分布：
5.根据权利要求1所述一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，其特征在于：
所述SouthWell区域波前重构三维形面的具体步骤为：
步骤D1：根据SouthWell将重建高度和梯度分布的关系表示出来，即
步骤D2：设水平方向和垂直方向像素点间距相同为h，即dx＝dy＝h，采用如逐次超松弛迭代法进行计算，公式如下：
其中，
6.根据权利要求1所述一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法，其特征在于：
所述筛选曲率异常区域，标记缺陷的具体步骤为：
步骤E1：根据手机曲面玻璃精度要求，设置阈值，并分别遍历水平方向和垂直方向相邻像素点所对应的曲率，即：
其中ABS为绝对值函数，g1为设定的阈值，Qi,j为图像范围内某像素点曲率；
步骤E2：当不等式成立时标记当前坐标，得出缺陷区域。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810463945.5A CN108572181A (zh) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | 一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810463945.5A CN108572181A (zh) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | 一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108572181A true CN108572181A (zh) | 2018-09-25 |
Family
ID=63572584
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810463945.5A Pending CN108572181A (zh) | 2018-05-15 | 2018-05-15 | 一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108572181A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110146112A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-20 | 北京信息科技大学 | 一种二维相敏解调方法及装置 |
| CN110646376A (zh) * | 2019-04-22 | 2020-01-03 | 天津大学 | 一种基于条纹偏折的透镜缺陷检测方法 |
| CN110956619A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-03 | 厦门大学 | 一种曲面玻璃缺陷检测方法 |
| CN111179248A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-19 | 深港产学研基地 | 一种透明平滑曲面缺陷识别方法及检测装置 |
| CN111260611A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-09 | 五邑大学 | 一种反射曲面的表面缺陷检测方法及系统 |
| CN111257338A (zh) * | 2020-02-14 | 2020-06-09 | 易思维（杭州）科技有限公司 | 镜面、类镜面物体表面缺陷检测方法 |
| CN111693549A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-22 | 西安电子科技大学 | 一种手机盖板玻璃缺陷检测与分类方法 |
| CN112014414A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-01 | 西安电子科技大学 | 一种手机玻璃盖板缺陷检测系统及方法 |
| CN112881428A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-06-01 | 苏州协同创新智能制造装备有限公司 | 一种基于激光测距的曲面屏幕边缘外弧缺陷检测的方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102607466A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-07-25 | 天津大学 | 高反射自由曲面光栅投影快速非接触测量方法及装置 |
-
2018
- 2018-05-15 CN CN201810463945.5A patent/CN108572181A/zh active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102607466A (zh) * | 2012-03-29 | 2012-07-25 | 天津大学 | 高反射自由曲面光栅投影快速非接触测量方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 张建成: "基于条文反射术的高反射物体面形测量方法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 易京亚: "基于条纹投影和条纹反射的手机壳内外表面质量检测方法", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 李明阳: "基于条纹反射的太阳能电池硅晶片表面质量检测方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110646376A (zh) * | 2019-04-22 | 2020-01-03 | 天津大学 | 一种基于条纹偏折的透镜缺陷检测方法 |
| CN110146112A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-20 | 北京信息科技大学 | 一种二维相敏解调方法及装置 |
| CN110956619B (zh) * | 2019-11-25 | 2022-07-01 | 厦门大学 | 一种曲面玻璃缺陷检测方法 |
| CN110956619A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-04-03 | 厦门大学 | 一种曲面玻璃缺陷检测方法 |
| CN111179248A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-19 | 深港产学研基地 | 一种透明平滑曲面缺陷识别方法及检测装置 |
| CN111179248B (zh) * | 2019-12-27 | 2023-06-09 | 深港产学研基地 | 一种透明平滑曲面缺陷识别方法及检测装置 |
| CN111260611A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-09 | 五邑大学 | 一种反射曲面的表面缺陷检测方法及系统 |
| CN111260611B (zh) * | 2020-01-09 | 2023-03-21 | 深圳市瑞天激光有限公司 | 一种反射曲面的表面缺陷检测方法及系统 |
| CN111257338A (zh) * | 2020-02-14 | 2020-06-09 | 易思维（杭州）科技有限公司 | 镜面、类镜面物体表面缺陷检测方法 |
| CN111693549A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-09-22 | 西安电子科技大学 | 一种手机盖板玻璃缺陷检测与分类方法 |
| CN111693549B (zh) * | 2020-05-14 | 2021-08-20 | 西安电子科技大学 | 一种手机盖板玻璃缺陷检测与分类方法 |
| CN112014414A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-01 | 西安电子科技大学 | 一种手机玻璃盖板缺陷检测系统及方法 |
| CN112881428A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-06-01 | 苏州协同创新智能制造装备有限公司 | 一种基于激光测距的曲面屏幕边缘外弧缺陷检测的方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108572181A (zh) | 一种基于条纹反射的手机曲面玻璃缺陷检测方法 | |
| CN106705897B (zh) | 曲面电子显示屏用弧形玻璃面板缺陷检测方法 | |
| CN100520285C (zh) | 投射多频光栅的物体表面三维轮廓的视觉测量方法 | |
| CN104917931B (zh) | 运动图像补偿方法及装置、显示装置 | |
| US20090073259A1 (en) | Imaging system and method | |
| US8432395B2 (en) | Method and apparatus for surface contour mapping | |
| CN113160339B (zh) | 一种基于沙姆定律的投影仪标定方法 | |
| Wang et al. | Three-dimensional reconstruction with single-shot structured light dot pattern and analytic solutions | |
| Wang et al. | Lightweight photometric stereo for facial details recovery | |
| WO1990010194A1 (en) | Computerized method of determining surface strain distributions in a deformed body | |
| CN102184566A (zh) | 基于微型投影仪手机平台的便携式三维扫描系统及方法 | |
| CN104111038A (zh) | 利用相位融合算法修复饱和产生的相位误差的方法 | |
| CN109506592A (zh) | 基于条纹光流的物体三维面形测量方法和装置 | |
| CN111798466A (zh) | 基于视觉定位的钻井支持平台动能实时测量方法和系统 | |
| Suresh et al. | PMENet: phase map enhancement for Fourier transform profilometry using deep learning | |
| CN104613888A (zh) | 一种火焰烟雾环境下透过烟雾物体变形测量方法 | |
| Han et al. | Curved LCD based deflectometry method for specular surface measurement | |
| EP3861284A1 (en) | Optical surface encoder | |
| CN116935181B (zh) | 一种完全二值散斑嵌入脉宽调制模式三维测量方法 | |
| Yang et al. | Robust structured light 3d imaging with two fringe patterns using recurrent classification neural network | |
| JP2023019924A (ja) | 背景指向シュリーレン法における測定分解能の向上を目的とした流れ場の密度勾配可視化方法、プログラム、システム | |
| Liu et al. | Pose estimation from reflections for specular surface recovery | |
| Lelégard et al. | Multiscale Haar transform for blur estimation from a set of images | |
| CN111006599B (zh) | 基于像素光栅和计算机视觉的物体表面微尺度测量方法 | |
| JP2016205963A (ja) | タイヤ解析装置及びタイヤ解析方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180925 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |