CN112611761A - 一种高反物体表面缺陷检测方法及系统 - Google Patents
一种高反物体表面缺陷检测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112611761A CN112611761A CN202011358701.4A CN202011358701A CN112611761A CN 112611761 A CN112611761 A CN 112611761A CN 202011358701 A CN202011358701 A CN 202011358701A CN 112611761 A CN112611761 A CN 112611761A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- defect
- image
- detected
- dark field
- detection
- 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
Links
Images
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
-
- 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
- G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
-
- 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
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
-
- 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
- G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
- G01N2021/8822—Dark field detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明涉及表面缺陷检测技术领域,尤其涉及一种高反物体表面缺陷检测方法,包括:对待检测物表面进行相位偏折初步检测,并标记检测出的可疑缺陷位置;在可疑缺陷位置处生成覆盖可疑缺陷所在区域的最小规则二维几何图形;确定最小规则二维几何图形的长度方向;沿最小规则二维几何图形的长度方向对可疑缺陷进行暗场检测;根据暗场检测结果确定损毁型缺陷。本发明通过使用相位偏折方法进行初步检测,并在检测出的可疑缺陷上生成最小规则二维几何图形,通过继续朝向最小规则二维几何图形长度方向进行暗场检测的方法,减少了对损毁型缺陷的误检测,提高了检测的精度和效率。本发明还请求保护一种缺陷检测系统。
Description
技术领域
本发明涉及表面缺陷检测技术领域,尤其涉及一种高反物体表面缺陷检测方法及系统。
背景技术
高反物体是指高反射物体,例如可以是汽车表面、手机壳体表面等,由于其不透明而且反射率较高,传统的机器视觉的检测方法很难有效、准确的检测出缺陷。
现有技术中,对于物体表面缺陷的检测多采用相位偏折方法或者暗场检测方法;其中相位偏折检测方法通过采集被测物表面反射的条纹光图像并对图像进行相位提取、解相位、拆相位得出反射表面的梯度信息,根据梯度变化来确定缺陷,然而在检测过程中容易受到物体表面脏污灰尘等非损毁型缺陷干扰,导致误检率较高;
暗场检测方法的原理是对缺陷的散射光进行成像,光源以某入射角度投射在被测物表面,入射光在无缺陷的位置处发生反射,在缺陷处发生散射,当探测器只接受到散射光而接收不到反射光时,可以得到对比度较高的暗场图像,从而根据暗场图像得到缺陷的具体形状和位置;由于单一姿位的暗场只对单一方向的缺陷效果明显,容易出现漏检,而如果采用位姿遍历的方式去实现局部暗场成像,则需要耗费大量时间,效率低下。
鉴于上述问题的存在,本发明人基于从事此类产品工程应用多年丰富的实务经验及专业知识,积极加以研究创新,以期创设一种高反物体表面缺陷检测方法及系统,使其更具有实用性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种高反物体表面缺陷检测方法及系统,提高高反物体表面损毁型缺陷的检测精度和效率。
为了达到上述目的,本发明一方面提供了一种高反物体表面缺陷检测方法,包括以下步骤:
对待检测物表面进行相位偏折初步检测,并标记检测出的可疑缺陷位置;
在可疑缺陷位置处生成覆盖可疑缺陷所在区域的最小规则二维几何图形;
确定最小规则二维几何图形的长度方向;
沿最小规则二维几何图形的长度方向对可疑缺陷进行暗场检测;
根据暗场检测结果确定损毁型缺陷。
进一步地,所述规则二维几何图形为椭圆形、腰圆形或者矩形。
进一步地,所述规则二维几何图形为矩形,所述矩形的确定方法包括以下步骤:
获取覆盖缺陷的最小区域;
确定所述最小区域的中心位置;
确定区域相对水平轴的旋转角度;
根据区域的中心位置和区域相对水平轴的旋转角度生成最小矩形。
进一步地,当所述矩形为正方形时,进行暗场检测的方向为与正方形边长方向中的任一方向。
进一步地,所述相位偏折初步检测包括以下步骤:
依次朝向待检测物表面播放横向格雷码图像、纵向格雷码图像、横向正弦条纹图像和纵向正弦条纹图像,并在每幅图像投影完成后同步拍照,以获取用于相位偏折算法的图像;
计算获取到的用于相位偏折算法的图像的光强;
计算出光强的相位主值,并根据所述横向格雷码图像或者纵向格雷码图像的解码周期级数得到连续的绝对相位值;
根据相位-梯度得出梯度图;
对梯度图进行灰度拉伸,得到初步缺陷图。
进一步地,所述暗场检测包括以下步骤:
对获取的所述最小规则二维几何图形内形成暗场区域,对待检测物的其余部位设置为明场,得到局部暗场光源图;
将所述局部暗场光源图投影到被测物表面,得到最终缺陷图像;
对最终缺陷图像进行分割,得出缺陷的位置和形状。
本发明另一方面还提供了一种表面缺陷检测系统,应用于上述高反物体表面缺陷检测方法中,包括面阵相机、LCD显示屏和处理器,其中:
所述LCD显示屏和处理器电连接,且朝向待检测物的表面设置,用于朝向待检测物表面投射条纹图像或者暗场光源图;
所述面阵相机与所述处理机电连接,且朝向待检测物的表面设置,用于采集被检测物表面反射的图像;
所述处理器用于接收所述面阵相机采集的图像并对图像进行处理、控制所述LCD显示屏显示的图像内容以及数据的计算。
进一步地,所述待检测物为手机玻璃盖板、抛光金属板、反光晶元体、反光镜或者曲面玻璃。
本发明的有益效果为:本发明通过使用相位偏折方法进行初步检测,并在检测出的可疑缺陷上生成最小规则二维几何图形,通过继续朝向最小规则二维几何图形长度方向进行暗场检测的方法,与现有技术相比,一方面减少了对损毁型缺陷的误检测,另一方面由于只针对可以缺陷进行特定方向的暗场检测,提高了检测的精度和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中高反物体表面缺陷检测方法的步骤流程图;
图2为本发明实施例中表面缺陷检测系统的连接结构示意图;
图3为本发明实施例中连续绝对相位图的获取示意图;
图4为本发明实施例中梯度图的结构示意图;
图5为本发明实施例中经相位偏折初步检测后得出的可疑缺陷图;
图6为本发明实施例中的局部暗场图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的,并不表示是唯一的实施方式。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1所示的高反物体表面缺陷检测方法,包括以下步骤:
S10:对待检测物表面进行相位偏折初步检测,并标记检测出的可疑缺陷位置;
S20:在可疑缺陷位置处生成覆盖可疑缺陷所在区域的最小规则二维几何图形;
S30:确定最小规则二维几何图形的长度方向;
S40:沿最小规则二维几何图形的长度方向对可疑缺陷进行暗场检测;
S50:根据暗场检测结果确定损毁型缺陷。
在上述实施例中,通过使用相位偏折方法进行初步检测,并在检测出的可疑缺陷上生成最小规则二维几何图形,通过继续朝向最小规则二维几何图形长度方向进行暗场检测的方法,与现有技术相比,一方面减少了对损毁型缺陷的误检测,另一方面由于只针对可以缺陷进行特定方向的暗场检测,提高了检测的精度和效率。
在本发明实施例中,规则二维几何图形为椭圆形、腰圆形或者矩形。通过二维几何图形的设置的作用在于确定缺陷的大致方向,以便于提高暗场检测的精度,而且通过区域的限制,可以进一步减少暗场检测的面积,提高了检测的效率。
具体的,在本发明实施例中规则二维几何图形为矩形,矩形的确定方法包括以下步骤:
获取覆盖缺陷的最小区域,获取覆盖缺陷的最小区域的方式为现有技术,可以是利用形态学中的膨胀、骨架提取、闭运算等操作形成完整覆盖缺陷的最小区域。
确定最小区域的中心位置;
确定区域相对水平轴的旋转角度;
根据区域的中心位置和区域相对水平轴的旋转角度生成最小矩形。
这里需要指出的是,由于矩形的形状更加容易确定,通过确定区域的长度方向即可以确定区域相对水平轴的旋转角度,然后以区域中心为矩形框的中心,以区域相对水平轴的旋转角度为长度方向,以与之垂直的方向为宽度方向进行扩展,直至与区域最外侧的点相交即可得到最小矩形框。
在本发明实施例中,还存在一种特殊情形,即矩形的长度和宽度一致时如何确定暗场的投射方向,当矩形为正方形时,进行暗场检测的方向为与正方形边长方向中的任一方向。
本发明实施例中还提供一种如图2中所示的表面缺陷检测系统,应用于上述高反物体表面缺陷检测方法中,包括面阵相机1、LCD显示屏3和处理器(图中未示出),其中:
LCD显示屏3和处理器电连接,且朝向待检测物的表面设置,用于朝向待检测物表面投射条纹图像或者暗场光源图;
面阵相机1与处理机电连接,且朝向待检测物的表面设置,用于采集被检测物2表面反射的图像;
处理器用于接收面阵相机1采集的图像并对图像进行处理、控制LCD显示屏3显示的图像内容以及数据的计算。
这里需要指出的是,在本发明实施例中,被检测物2可以是手机玻璃盖板、抛光金属板、反光晶元体、反光镜或者曲面玻璃等。
在本发明实施例中的以下部分,对高反物体表面缺陷检测的详细步骤进行具体阐释:
S1:相位偏折采图:依次按顺序播放横向格雷码图像(9幅)、纵向格雷码图像(9幅),横向正弦条纹图像(初相位依次为0°,90°,180°,270°),纵向正弦条纹图像(初相位依次为0°,90°,180°,270°),在每幅条纹图投影完成后面阵相机同步拍照,最终得到用于相位偏折算法的一组图像;
S2:相位偏折计算:由步骤1采集到的变形条纹光强表达式可以表示为:
式中:In(x,y)为相移n步时图像光强,是由面阵相机获得的已知量,a(x,y)表示背景光强分布,b(x,y)表示调制度分布,相位φ是要求解的未知量,N表示相移步数,本发明中采用四步相移,所以N为4。
然后根据四步相移法公式:
求解出相位主值,此时相位主值被折叠在[-π,π]之间,为了获得连续的绝对相位需要根据折叠的周期级数将相位展开。利用步骤S1中的格雷码图像解码周期级数,如图3所示,此时即可得到连续的绝对相位图。再根据相位-梯度的关系得出梯度图,将梯度图的灰度拉伸至0到255范围内即可得到缺陷图,转换过程如图4所示。然后对缺陷图进行图像处理,按缺陷方向画出最小矩形框,如图5所示;
S3:生成局部暗场图案:如图6所示,根据步骤S2的矩形框自动生成相同的暗场区域,其余部分设置为明场,对每个可疑缺陷都执行相同的操作,即可得到局部暗场光源图;
S4:局部暗场检测:将步骤S3得到的局部暗场图像投影到被测物表面,就实现了对每个缺陷的最佳局部暗场投影,得到局部暗场成像图像,成像图像中仅包含真实缺陷,对真实缺陷图像做简单的算法分割,就能得到最终的检出结果。
本发明中结合相位偏折与局部暗场的方法,形成一个完整的检测系统,很好的解决了相位偏折无法准确地检测高反物体表面损毁型缺陷的问题。
本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (8)
1.一种高反物体表面缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
对待检测物表面进行相位偏折初步检测,并标记检测出的可疑缺陷位置;
在可疑缺陷位置处生成覆盖可疑缺陷所在区域的最小规则二维几何图形;
确定最小规则二维几何图形的长度方向;
沿最小规则二维几何图形的长度方向对可疑缺陷进行暗场检测;
根据暗场检测结果确定损毁型缺陷。
2.根据权利要求1所述的高反物体表面缺陷检测方法,其特征在于,所述规则二维几何图形为椭圆形、腰圆形或者矩形。
3.根据权利要求2所述的高反物体表面缺陷检测方法,其特征在于,所述规则二维几何图形为矩形,所述矩形的确定方法包括以下步骤:
获取覆盖缺陷的最小区域;
确定所述最小区域的中心位置;
确定区域相对水平轴的旋转角度;
根据区域的中心位置和区域相对水平轴的旋转角度生成最小矩形。
4.根据权利要求3所述的高反物体表面缺陷检测方法,其特征在于,当所述矩形为正方形时,进行暗场检测的方向为与正方形边长方向中的任一方向。
5.根据权利要求1~4中任一项所述的高反物体表面缺陷检测方法,其特征在于,所述相位偏折初步检测包括以下步骤:
依次朝向待检测物表面播放横向格雷码图像、纵向格雷码图像、横向正弦条纹图像和纵向正弦条纹图像,并在每幅图像投影完成后同步拍照,以获取用于相位偏折算法的图像;
计算获取到的用于相位偏折算法的图像的光强;
计算出光强的相位主值,并根据所述横向格雷码图像或者纵向格雷码图像的解码周期级数得到连续的绝对相位值;
根据相位-梯度得出梯度图;
对梯度图进行灰度拉伸,得到初步缺陷图。
6.根据权利要求5所述的高反物体表面缺陷检测方法,其特征在于,所述暗场检测包括以下步骤:
对获取的所述最小规则二维几何图形内形成暗场区域,对待检测物的其余部位设置为明场,得到局部暗场光源图;
将所述局部暗场光源图投影到被测物表面,得到最终缺陷图像;
对最终缺陷图像进行分割,得出缺陷的位置和形状。
7.一种表面缺陷检测系统,应用于如权利要求1至6中任一项所述的高反物体表面缺陷检测方法中,其特征在于,包括面阵相机、LCD显示屏和处理器,其中:
所述LCD显示屏和处理器电连接,且朝向待检测物的表面设置,用于朝向待检测物表面投射条纹图像或者暗场光源图;
所述面阵相机与所述处理机电连接,且朝向待检测物的表面设置,用于采集被检测物表面反射的图像;
所述处理器用于接收所述面阵相机采集的图像并对图像进行处理、控制所述LCD显示屏显示的图像内容以及数据的计算。
8.根据权利要求7所述的表面缺陷检测系统,其特征在于,所述待检测物为手机玻璃盖板、抛光金属板、反光晶元体、反光镜或者曲面玻璃。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011358701.4A CN112611761B (zh) | 2020-11-27 | 2020-11-27 | 一种高反物体表面缺陷检测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011358701.4A CN112611761B (zh) | 2020-11-27 | 2020-11-27 | 一种高反物体表面缺陷检测方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112611761A true CN112611761A (zh) | 2021-04-06 |
CN112611761B CN112611761B (zh) | 2023-03-31 |
Family
ID=75227974
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011358701.4A Active CN112611761B (zh) | 2020-11-27 | 2020-11-27 | 一种高反物体表面缺陷检测方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112611761B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113029008A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-06-25 | 重庆理工大学 | 基于莫尔条纹的检测方法及该方法在自准直仪上的应用 |
CN113077506A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-07-06 | 深圳联合安防科技有限公司 | 基于图像处理的物体安全监测方法及控制端 |
CN114264664A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-01 | 上海理工大学 | 一种基于明暗场和结构光检测的缺陷检测系统 |
CN114324372A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-12 | 苏州凌云视界智能设备有限责任公司 | 一种不锈钢卷材外观检测装置 |
CN114494129A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-05-13 | 苏州大学 | 一种表面轻微形变缺陷对比度增强方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1605847A (zh) * | 2000-05-01 | 2005-04-13 | 富士胶片株式会社 | 透镜检查装置及其方法 |
CN109960988A (zh) * | 2017-12-26 | 2019-07-02 | 浙江宇视科技有限公司 | 图像分析方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN209086170U (zh) * | 2018-11-05 | 2019-07-09 | 西安工业大学 | 一种高反射镜表面疵病参数表征装置 |
CN209432714U (zh) * | 2018-11-13 | 2019-09-24 | 康代影像科技(苏州)有限公司 | 一种用于缺陷检测的系统 |
CN110658118A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 九阳股份有限公司 | 一种烹饪烟雾的检测方法以及烟机 |
CN110858395A (zh) * | 2018-08-24 | 2020-03-03 | 东华大学 | 一种卷装长丝的污丝缺陷检测方法 |
CN111323434A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-23 | 征图新视(江苏)科技股份有限公司 | 相位偏折术在玻璃缺陷检测的应用 |
-
2020
- 2020-11-27 CN CN202011358701.4A patent/CN112611761B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1605847A (zh) * | 2000-05-01 | 2005-04-13 | 富士胶片株式会社 | 透镜检查装置及其方法 |
CN109960988A (zh) * | 2017-12-26 | 2019-07-02 | 浙江宇视科技有限公司 | 图像分析方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN110658118A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 九阳股份有限公司 | 一种烹饪烟雾的检测方法以及烟机 |
CN110858395A (zh) * | 2018-08-24 | 2020-03-03 | 东华大学 | 一种卷装长丝的污丝缺陷检测方法 |
CN209086170U (zh) * | 2018-11-05 | 2019-07-09 | 西安工业大学 | 一种高反射镜表面疵病参数表征装置 |
CN209432714U (zh) * | 2018-11-13 | 2019-09-24 | 康代影像科技(苏州)有限公司 | 一种用于缺陷检测的系统 |
CN111323434A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-06-23 | 征图新视(江苏)科技股份有限公司 | 相位偏折术在玻璃缺陷检测的应用 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113029008A (zh) * | 2021-04-27 | 2021-06-25 | 重庆理工大学 | 基于莫尔条纹的检测方法及该方法在自准直仪上的应用 |
CN113077506A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-07-06 | 深圳联合安防科技有限公司 | 基于图像处理的物体安全监测方法及控制端 |
CN113077506B (zh) * | 2021-06-04 | 2021-08-10 | 深圳联合安防科技有限公司 | 基于图像处理的物体安全监测方法及控制端 |
CN114494129A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-05-13 | 苏州大学 | 一种表面轻微形变缺陷对比度增强方法 |
CN114324372A (zh) * | 2021-12-21 | 2022-04-12 | 苏州凌云视界智能设备有限责任公司 | 一种不锈钢卷材外观检测装置 |
CN114264664A (zh) * | 2021-12-22 | 2022-04-01 | 上海理工大学 | 一种基于明暗场和结构光检测的缺陷检测系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112611761B (zh) | 2023-03-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112611761B (zh) | 一种高反物体表面缺陷检测方法及系统 | |
Feng et al. | Fast three-dimensional measurements for dynamic scenes with shiny surfaces | |
CN106705897B (zh) | 曲面电子显示屏用弧形玻璃面板缺陷检测方法 | |
Hernández et al. | Non-rigid photometric stereo with colored lights | |
Rocchini et al. | A low cost 3D scanner based on structured light | |
Sadlo et al. | A practical structured light acquisition system for point-based geometry and texture | |
US20200128180A1 (en) | Highly efficient three-dimensional image acquisition method based on multi-mode composite encoding and epipolar constraint | |
US8451322B2 (en) | Imaging system and method | |
EP2881702B1 (en) | Image processing system, and image processing method | |
Balzer et al. | Multiview specular stereo reconstruction of large mirror surfaces | |
WO2022179259A1 (zh) | 一种偏振相位偏折测量方法和装置 | |
CN113108720B (zh) | 一种基于线偏振光和条纹反射的表面三维重建方法 | |
US20120113229A1 (en) | Rotate and Hold and Scan (RAHAS) Structured Light Illumination Pattern Encoding and Decoding | |
CN208887565U (zh) | 一种非接触式高精度的三维测量系统 | |
CN108168464A (zh) | 针对条纹投影三维测量系统离焦现象的相位误差校正方法 | |
Ti et al. | Simultaneous time-of-flight sensing and photometric stereo with a single tof sensor | |
CN116295113A (zh) | 一种融合条纹投影的偏振三维成像方法 | |
Rozenfeld et al. | Dense mirroring surface recovery from 1d homographies and sparse correspondences | |
Wedowski et al. | Dynamic deflectometry: A novel approach for the on-line reconstruction of specular freeform surfaces | |
CN113280755A (zh) | 基于曲面屏相位偏折的大曲率镜面三维形貌测量方法 | |
CN116433841A (zh) | 一种基于全局优化的实时模型重建方法 | |
d'Angelo et al. | Image-based 3D surface reconstruction by combination of photometric, geometric, and real-aperture methods | |
Dizeu et al. | Frequency shift triangulation: a robust fringe projection technique for 3D shape acquisition in the presence of strong interreflections | |
CN113538404A (zh) | 一种基于锚点选择的盖板玻璃缺陷检测方法及系统 | |
Chidambaram | Edge Extraction of Color and Range Images |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |