CN110633611A - 基于信号分析的时长调节方法 - Google Patents

基于信号分析的时长调节方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110633611A
CN110633611A CN201910442923.5A CN201910442923A CN110633611A CN 110633611 A CN110633611 A CN 110633611A CN 201910442923 A CN201910442923 A CN 201910442923A CN 110633611 A CN110633611 A CN 110633611A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
brightness value
equipment
processing
area
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.)
Granted
Application number
CN201910442923.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110633611B (zh
Inventor
不公告发明人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuji Shanzheng Network Technology Co ltd
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN201910442923.5A priority Critical patent/CN110633611B/zh
Publication of CN110633611A publication Critical patent/CN110633611A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110633611B publication Critical patent/CN110633611B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60SSERVICING, CLEANING, REPAIRING, SUPPORTING, LIFTING, OR MANOEUVRING OF VEHICLES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60S1/00Cleaning of vehicles
    • B60S1/02Cleaning windscreens, windows or optical devices
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/26Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/24Aligning, centring, orientation detection or correction of the image
    • G06V10/247Aligning, centring, orientation detection or correction of the image by affine transforms, e.g. correction due to perspective effects; Quadrilaterals, e.g. trapezoids

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于信号分析的时长调节方法,所述方法包括提供一种基于信号分析的时长调节机构,用于基于现场定制处理后的图像与清洁状态下的图像的比较结果确定对前档玻璃的除尘强度。

Description

基于信号分析的时长调节方法
技术领域
本发明涉及信号处理领域,尤其涉及一种基于信号分析的时长调节方法。
背景技术
信号处理(signal processing)是对各种类型的电信号,按各种预期的目的及要求进行加工过程的统称。对模拟信号的处理称为模拟信号处理,对数字信号的处理称为数字信号处理。所谓“信号处理”,就是要把记录在某种媒体上的信号进行处理,以便抽取出有用信息的过程,它是对信号进行提取、变换、分析、综合等处理过程的统称。
人们为了利用信号,就要对它进行处理。例如,电信号弱小时,需要对它进行放大;混有噪声时,需要对它进行滤波I当频率不适应于传输时,需要进行调制以及解调;信号遇到失真畸变时,需要对它均衡;当信号类型很多时,需要进行识别等。
发明内容
本发明具备以下两处重要的发明点:
(1)对图像中存在目标的重要区域执行基于USM滤镜的锐化处理和双边滤波处理,而对图像中不存在目标的非重要区域不执行基于USM滤镜的锐化处理和双边滤波处理,从而提升图像处理的自适应水平;
(2)基于现场定制处理后的图像与清洁状态下的图像的比较结果确定对前档玻璃的除尘强度,从而减少人工操作环节。
根据本发明的一方面,提供一种基于信号分析的时长调节方法,所述方法包括提供一种基于信号分析的时长调节机构,用于基于现场定制处理后的图像与清洁状态下的图像的比较结果确定对前档玻璃的除尘强度,所述基于信号分析的时长调节机构包括:落灰测量设备,与双边滤波设备连接,用于基于前档玻璃几何形状从落灰测量设备中匹配出相应的前档玻璃子图像,对所述前档玻璃子图像中的各个像素点的各个亮度值进行排序,将中央序号的亮度值作为测量亮度值;数据转换设备,与所述落灰测量设备连接,对预设前档玻璃图案中的各个像素点的各个亮度值进行排序,将中央序号的亮度值作为预设亮度值,基于测量亮度值和预设亮度值之间的差值确定对应的除尘强度;在所述数据转换设备中,预设前档玻璃图案为对出厂状态下的前档玻璃拍摄的图像;在所述数据转换设备中,基于测量亮度值和预设亮度值之间的差值确定对应的除尘强度包括:测量亮度值和预设亮度值之间的差值越大,对应的除尘强度越大;喷射控制设备,设置在汽车的前档玻璃的下方,与所述数据转换设备连接,确定与所述除尘强度成正比的除尘液体喷射时间以执行对前档玻璃的除尘处理;有线摄像设备,设置在汽车的驾驶室内,用于对前档玻璃所在环境执行摄像操作,以获得并输出相应的前档捕获图像;带通滤波设备,设置在汽车的驾驶室内,与所述有线摄像设备连接,用于以时间为顺序接收多帧前档捕获图像,对每一帧前档捕获图像执行带通滤波处理以获得对应的带通滤波图像,输出以时间为顺序的多帧带通滤波图像;背景更替设备,与所述带通滤波设备连接,用于创建背景图像初始值,并以时间为顺序来接收每一帧带通滤波图像,每接收一帧带通滤波图像,使用该当前带通滤波图像帧更新之前确定的背景图像;信号划分设备,与所述背景更替设备连接,用于将当前带通滤波图像帧减去所述背景更替设备确定的背景图像以获得前景图像,并对前景图像中进行玻璃识别以获取其中的玻璃区域,并基于所述前景图像中玻璃区域的位置确定当前带通滤波图像帧中存在玻璃的对应区域以作为第一区域,将所述当前带通滤波图像帧第一区域之外的区域作为第二区域。
本发明的基于信号分析的时长调节方法测量有效、具有一定的自动化水准。由于基于现场定制处理后的图像与清洁状态下的图像的比较结果确定对前档玻璃的除尘强度,从而减少了人工操作环节。
具体实施方式
下面将对本发明的实施方案进行详细说明。
除尘设备,是指把粉尘从烟气中分离出来的设备,也叫除尘器或除尘设备。除尘设备是利用井下的除尘水管和压风管路,在水中加入一定的添加剂,引入风压,通过专用设备,完成一系列工艺流程,产生泡沫,通过分配器、喷头支架组件喷洒至尘源上。
静电除尘技术在火电厂等高温烟气除尘治理应用领域应用较为成熟。由于除尘机理的限制,静电除尘技术的除尘效率已难有较大提高,新建静电除尘系统一般可以控制其排放浓度在100mg/m3左右。同时,除尘效率因受烟尘比电阻变化影响大,在实际运行中,燃用燃料的不确定性致使工况烟气参数偏离设计值,从而导致烟尘排放浓度往往远高于设计的排放控制值。
目前,在对汽车的前档玻璃喷射清洗液体进行玻璃清洗以保证汽车驾驶员的视野范围时,喷射液体的时长、多少都是由汽车驾驶员根据自己的经验判断和确定,往往一次喷射仍除尘效果不佳,需要进行多次喷射才能完成需要的除尘效果,导致人工操作过于频繁。
为了克服上述不足,本发明搭建一种基于信号分析的时长调节方法,所述方法包括提供一种基于信号分析的时长调节机构,用于基于现场定制处理后的图像与清洁状态下的图像的比较结果确定对前档玻璃的除尘强度。基于信号分析的时长调节机构能够有效解决相应的技术问题。
根据本发明实施方案示出的基于信号分析的时长调节机构包括:
落灰测量设备,与双边滤波设备连接,用于基于前档玻璃几何形状从落灰测量设备中匹配出相应的前档玻璃子图像,对所述前档玻璃子图像中的各个像素点的各个亮度值进行排序,将中央序号的亮度值作为测量亮度值;
数据转换设备,与所述落灰测量设备连接,对预设前档玻璃图案中的各个像素点的各个亮度值进行排序,将中央序号的亮度值作为预设亮度值,基于测量亮度值和预设亮度值之间的差值确定对应的除尘强度;
在所述数据转换设备中,预设前档玻璃图案为对出厂状态下的前档玻璃拍摄的图像;
在所述数据转换设备中,基于测量亮度值和预设亮度值之间的差值确定对应的除尘强度包括:测量亮度值和预设亮度值之间的差值越大,对应的除尘强度越大;
喷射控制设备,设置在汽车的前档玻璃的下方,与所述数据转换设备连接,确定与所述除尘强度成正比的除尘液体喷射时间以执行对前档玻璃的除尘处理;
有线摄像设备,设置在汽车的驾驶室内,用于对前档玻璃所在环境执行摄像操作,以获得并输出相应的前档捕获图像;
带通滤波设备,设置在汽车的驾驶室内,与所述有线摄像设备连接,用于以时间为顺序接收多帧前档捕获图像,对每一帧前档捕获图像执行带通滤波处理以获得对应的带通滤波图像,输出以时间为顺序的多帧带通滤波图像;
背景更替设备,与所述带通滤波设备连接,用于创建背景图像初始值,并以时间为顺序来接收每一帧带通滤波图像,每接收一帧带通滤波图像,使用该当前带通滤波图像帧更新之前确定的背景图像;
信号划分设备,与所述背景更替设备连接,用于将当前带通滤波图像帧减去所述背景更替设备确定的背景图像以获得前景图像,并对前景图像中进行玻璃识别以获取其中的玻璃区域,并基于所述前景图像中玻璃区域的位置确定当前带通滤波图像帧中存在玻璃的对应区域以作为第一区域,将所述当前带通滤波图像帧第一区域之外的区域作为第二区域;
数据锐化设备,与所述信号划分设备连接,用于对所述第一区域执行基于USM滤镜的锐化处理,以获得第一锐化区域;
所述数据锐化设备还用于不对所述第二区域执行基于USM滤镜的锐化处理;
所述数据锐化设备还用于将所述第一锐化区域和所述第二区域进行组合,以获得所述当前带通滤波图像帧对应的即时锐化图像;
双边滤波设备,与所述数据锐化设备连接,用于对所述即时锐化图像中的第一锐化区域执行双边滤波处理,对所述即时锐化图像中的第二区域不执行双边滤波处理,以获得并输出相应的自适应滤波图像。
接着,继续对本发明的基于信号分析的时长调节机构的具体结构进行进一步的说明。
所述基于信号分析的时长调节机构中:
所述信号划分设备、所述数据锐化设备和所述双边滤波设备分别采用不同型号的可编程逻辑芯片来实现;
其中,所述双边滤波设备包括第一区域处理子设备、第二区域处理子设备和信号输出子设备。
所述基于信号分析的时长调节机构中还可以包括:
参数识别设备,与所述双边滤波设备连接,用于接收所述自适应滤波图像,对所述自适应滤波图像所在图像序列的帧率进行识别操作,以获得并输出对应的实时帧率。
所述基于信号分析的时长调节机构中还可以包括:
信号发送设备,与所述参数识别设备连接,用于接收所述实时帧率,并在所述实时帧率超过预设帧率阈值时,发出第一触发命令。
所述基于信号分析的时长调节机构中:
所述信号发送设备还用于在所述实时帧率低于等于所述预设帧率阈值时,发出第二触发命令。
所述基于信号分析的时长调节机构中还可以包括:
AVR32处理器件,分别与所述信号发送设备和所述像素点分析设备连接,用于在接收到所述第一触发命令时,将所述像素点分析设备从休眠模式切换到工作模式;
其中,所述AVR32处理器件还用于在接收到所述第二触发命令时,将所述像素点分析设备从工作模式切换到休眠模式。
所述基于信号分析的时长调节机构中还可以包括:
像素点分析设备,用于在工作模式中接收来自所述参数识别设备的自适应滤波图像,对所述自适应滤波图像执行RGB空间到HSV空间的转换,以获得所述自适应滤波图像中每一个像素点的H亮度值、S亮度值和V亮度值。
所述基于信号分析的时长调节机构中还可以包括:
实时校正设备,与所述像素点分析设备连接,用于对所述自适应滤波图像中的V亮度值执行畸变修正处理,以获得第一处理图像,并对所述第一处理图像中的H亮度值执行畸变修正处理,以获得第二处理图像。
所述基于信号分析的时长调节机构中还可以包括:
现场锐化设备,分别与所述落灰测量设备和所述实时校正设备连接,用于对所述第二处理图像执行图像锐化处理,以获得锐化处理图像,并将所述锐化处理图像替换所述自适应滤波图像发送给所述落灰测量设备;
其中,在所述实时校正设备中,对所述自适应滤波图像中的V亮度值执行畸变修正处理,以获得第一处理图像包括:所述自适应滤波图像中各个像素点的各个V亮度值参与畸变修正处理,所述自适应滤波图像中各个像素点的各个S亮度值和各个H亮度值不参与畸变修正处理;
其中,在所述实时校正设备中,对所述第一处理图像中的H亮度值执行畸变修正处理,以获得第二处理图像包括:所述第一处理图像中各个像素点的各个H亮度值参与畸变修正处理,所述自适应滤波图像中各个像素点的各个S亮度值和各个V亮度值不参与畸变修正处理。
另外,可采用PLD器件来实现所述实时校正设备。可编程逻辑器件PLD(Programmable Logic Device)是ASIC的一个重要分支,是厂家作为一种通用性器件生产的半定制电路,用户可通过对器件编程实现所需要的功能。可编程逻辑阵列PLA(Programmable Logic Array),与20世纪70年代中期出现,它是由可编程的与阵列和可编程的或阵列组成。可编程阵列逻辑PAL(Programmable Array Logic)器件是1977年美国MMI公司率先推出的,它由于输出结构种类很多,设计灵活,因而得到普遍使用。PAL器件的基本结构是把一个可编程的与阵列的输出乘积项馈送到或阵列,PAL器件所实现的逻辑表达式具有积之和的形式,因而可以描述任意布尔传递函数。PAL器件从内部结构上来说由五种基本类型构成:(1)基本阵列结构;(2)可编程I/O结构;(3)带反馈的寄存器输出结构;(4)异或结构:(5)算术功能结构。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
虽然本发明已以实施例揭示如上,但其并非用以限定本发明,任何所属技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内,应当可以做出适当的改动和同等替换。因此本发明的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

Claims (9)

1.一种基于信号分析的时长调节方法,所述方法包括提供一种基于信号分析的时长调节机构,用于基于现场定制处理后的图像与清洁状态下的图像的比较结果确定对前档玻璃的除尘强度,所述基于信号分析的时长调节机构包括:
落灰测量设备,与双边滤波设备连接,用于基于前档玻璃几何形状从落灰测量设备中匹配出相应的前档玻璃子图像,对所述前档玻璃子图像中的各个像素点的各个亮度值进行排序,将中央序号的亮度值作为测量亮度值;
数据转换设备,与所述落灰测量设备连接,对预设前档玻璃图案中的各个像素点的各个亮度值进行排序,将中央序号的亮度值作为预设亮度值,基于测量亮度值和预设亮度值之间的差值确定对应的除尘强度;
在所述数据转换设备中,预设前档玻璃图案为对出厂状态下的前档玻璃拍摄的图像;
在所述数据转换设备中,基于测量亮度值和预设亮度值之间的差值确定对应的除尘强度包括:测量亮度值和预设亮度值之间的差值越大,对应的除尘强度越大;
喷射控制设备,设置在汽车的前档玻璃的下方,与所述数据转换设备连接,确定与所述除尘强度成正比的除尘液体喷射时间以执行对前档玻璃的除尘处理;
有线摄像设备,设置在汽车的驾驶室内,用于对前档玻璃所在环境执行摄像操作,以获得并输出相应的前档捕获图像;
带通滤波设备,设置在汽车的驾驶室内,与所述有线摄像设备连接,用于以时间为顺序接收多帧前档捕获图像,对每一帧前档捕获图像执行带通滤波处理以获得对应的带通滤波图像,输出以时间为顺序的多帧带通滤波图像;
背景更替设备,与所述带通滤波设备连接,用于创建背景图像初始值,并以时间为顺序来接收每一帧带通滤波图像,每接收一帧带通滤波图像,使用该当前带通滤波图像帧更新之前确定的背景图像;
信号划分设备,与所述背景更替设备连接,用于将当前带通滤波图像帧减去所述背景更替设备确定的背景图像以获得前景图像,并对前景图像中进行玻璃识别以获取其中的玻璃区域,并基于所述前景图像中玻璃区域的位置确定当前带通滤波图像帧中存在玻璃的对应区域以作为第一区域,将所述当前带通滤波图像帧第一区域之外的区域作为第二区域;
数据锐化设备,与所述信号划分设备连接,用于对所述第一区域执行基于USM滤镜的锐化处理,以获得第一锐化区域;
所述数据锐化设备还用于不对所述第二区域执行基于USM滤镜的锐化处理;
所述数据锐化设备还用于将所述第一锐化区域和所述第二区域进行组合,以获得所述当前带通滤波图像帧对应的即时锐化图像;
双边滤波设备,与所述数据锐化设备连接,用于对所述即时锐化图像中的第一锐化区域执行双边滤波处理,对所述即时锐化图像中的第二区域不执行双边滤波处理,以获得并输出相应的自适应滤波图像。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:
所述信号划分设备、所述数据锐化设备和所述双边滤波设备分别采用不同型号的可编程逻辑芯片来实现;
其中,所述双边滤波设备包括第一区域处理子设备、第二区域处理子设备和信号输出子设备。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
参数识别设备,与所述双边滤波设备连接,用于接收所述自适应滤波图像,对所述自适应滤波图像所在图像序列的帧率进行识别操作,以获得并输出对应的实时帧率。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
信号发送设备,与所述参数识别设备连接,用于接收所述实时帧率,并在所述实时帧率超过预设帧率阈值时,发出第一触发命令。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于:
所述信号发送设备还用于在所述实时帧率低于等于所述预设帧率阈值时,发出第二触发命令。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
AVR32处理器件,分别与所述信号发送设备和所述像素点分析设备连接,用于在接收到所述第一触发命令时,将所述像素点分析设备从休眠模式切换到工作模式;
其中,所述AVR32处理器件还用于在接收到所述第二触发命令时,将所述像素点分析设备从工作模式切换到休眠模式。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
像素点分析设备,用于在工作模式中接收来自所述参数识别设备的自适应滤波图像,对所述自适应滤波图像执行RGB空间到HSV空间的转换,以获得所述自适应滤波图像中每一个像素点的H亮度值、S亮度值和V亮度值。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
实时校正设备,与所述像素点分析设备连接,用于对所述自适应滤波图像中的V亮度值执行畸变修正处理,以获得第一处理图像,并对所述第一处理图像中的H亮度值执行畸变修正处理,以获得第二处理图像。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述机构还包括:
现场锐化设备,分别与所述落灰测量设备和所述实时校正设备连接,用于对所述第二处理图像执行图像锐化处理,以获得锐化处理图像,并将所述锐化处理图像替换所述自适应滤波图像发送给所述落灰测量设备;
其中,在所述实时校正设备中,对所述自适应滤波图像中的V亮度值执行畸变修正处理,以获得第一处理图像包括:所述自适应滤波图像中各个像素点的各个V亮度值参与畸变修正处理,所述自适应滤波图像中各个像素点的各个S亮度值和各个H亮度值不参与畸变修正处理;
其中,在所述实时校正设备中,对所述第一处理图像中的H亮度值执行畸变修正处理,以获得第二处理图像包括:所述第一处理图像中各个像素点的各个H亮度值参与畸变修正处理,所述自适应滤波图像中各个像素点的各个S亮度值和各个V亮度值不参与畸变修正处理。
CN201910442923.5A 2019-05-26 2019-05-26 基于信号分析的时长调节方法 Active CN110633611B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910442923.5A CN110633611B (zh) 2019-05-26 2019-05-26 基于信号分析的时长调节方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910442923.5A CN110633611B (zh) 2019-05-26 2019-05-26 基于信号分析的时长调节方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110633611A true CN110633611A (zh) 2019-12-31
CN110633611B CN110633611B (zh) 2020-10-27

Family

ID=68968373

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910442923.5A Active CN110633611B (zh) 2019-05-26 2019-05-26 基于信号分析的时长调节方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110633611B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103376243A (zh) * 2012-04-18 2013-10-30 原相科技股份有限公司 雨刷控制装置、光学雨滴检测装置及其检测方法
CN109101912A (zh) * 2018-08-01 2018-12-28 魏丽 驾驶行为智能化调校系统
CN109204235A (zh) * 2018-08-13 2019-01-15 侯苏 汽车零件状态自动上报系统
CN109602513A (zh) * 2018-12-06 2019-04-12 余姚莹华电器有限公司 基于洁净分析的充电请求机构
CN109731238A (zh) * 2019-01-10 2019-05-10 李荻 基于现场环境的模式切换平台
CN109774158A (zh) * 2019-03-14 2019-05-21 李明霞 安全型3d打印平台
CN110782386A (zh) * 2018-07-29 2020-02-11 张利军 演员体形计算机测量方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103376243A (zh) * 2012-04-18 2013-10-30 原相科技股份有限公司 雨刷控制装置、光学雨滴检测装置及其检测方法
CN110782386A (zh) * 2018-07-29 2020-02-11 张利军 演员体形计算机测量方法
CN109101912A (zh) * 2018-08-01 2018-12-28 魏丽 驾驶行为智能化调校系统
CN109204235A (zh) * 2018-08-13 2019-01-15 侯苏 汽车零件状态自动上报系统
CN109602513A (zh) * 2018-12-06 2019-04-12 余姚莹华电器有限公司 基于洁净分析的充电请求机构
CN109731238A (zh) * 2019-01-10 2019-05-10 李荻 基于现场环境的模式切换平台
CN109774158A (zh) * 2019-03-14 2019-05-21 李明霞 安全型3d打印平台

Also Published As

Publication number Publication date
CN110633611B (zh) 2020-10-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9076037B2 (en) Image processing apparatus and method
JP4438358B2 (ja) 表示調整機構を具えた粒状物色彩選別機
CN105308191A (zh) 高炉异常检测方法以及高炉操作方法
CN110633611B (zh) 基于信号分析的时长调节方法
CN110660060B (zh) Oled屏幕混色缺陷检测方法、终端设备及计算机可读介质
EP1376468A3 (en) Image processing apparatus, image processing program and image processing method
CN111000633B (zh) 一种内镜诊疗操作过程的监控方法及系统
CN109544472B (zh) 对象驱动装置及对象驱动方法
CN111325677A (zh) 基于信号分析的时长调节机构
CN103509901A (zh) 高炉原燃料的粒度检测方法
WO2004114217A3 (en) Inspection system for and method of inspecting deposits printed on workpieces
CN113406096A (zh) 油烟机滤网脏污程度的检测系统、检测方法和油烟机
EP1489556A3 (en) Data processing apparatus, image processing apparatus, camera and data processing method
JP3387353B2 (ja) カラーフィルタの検査方法
CN108986093B (zh) 基于机器视觉的圆网或平网印花机堵网疵点检测方法
CN116075148A (zh) 一种基于人工智能的pcba板生产线智能监管系统
CN111375522A (zh) 一种涂胶装置以及涂胶方法
CN105704406A (zh) 一种图像处理中坏点去除的方法
CN105643080A (zh) 汽车车身机器人点焊飞溅视觉检测与控制方法
CN108304910A (zh) 一种基于机器视觉的空调压缩机滑片计数方法
CN109211917A (zh) 一种通用复杂表面缺陷检测方法
DE60213321D1 (de) Vorrichtung und Verfahren zum Entfernen von Verunreinigungen, Asche oder dergleichen aus einem Herd für Heizungen
CN109201750A (zh) 基于水面积的热轧低温卷取带钢表面吹扫控制方法
CN103103626B (zh) 一种籽棉地膜检测清除系统
CN111223095B (zh) 一种烧结机的台车箅条间距检测方法及系统

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
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20200923

Address after: Room 817, 8 / F, Furun building, 16 Xiangyun Road, Taozhu street, Zhuji City, Shaoxing City, Zhejiang Province

Applicant after: Zhuji Shanzheng Network Technology Co.,Ltd.

Address before: No.17, Mingxin Middle Road, Wujin District, Changzhou City, Jiangsu Province

Applicant before: Yu Guiqing

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right

Denomination of invention: A time-length adjustment method based on signal analysis

Effective date of registration: 20220830

Granted publication date: 20201027

Pledgee: China Co. truction Bank Corp Zhuji branch

Pledgor: Zhuji Shanzheng Network Technology Co.,Ltd.

Registration number: Y2022980013970

PE01 Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right