CN112669394A - 一种用于视觉检测系统的自动标定方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种用于视觉检测系统的自动标定方法，包括：获取待标定相机拍摄的标定靶标图像；根据标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量，调节待标定相机的镜头焦距；根据标定靶标图像获得竖线图像，调整待标定相机相对于标定靶标的位置；根据标定靶标图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于待标定相机的位置；根据标定靶标图像获得图像灰度值，对待标定相机进行白平衡校正和平场校正；计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比。本申请通过标准化的流程实现对不同型号的检测系统自动进行快速准确的标定，保证标定评价标准的一致性，提高了视觉检测系统标定的准确性和效率。
Description
技术领域
本发明属于视觉检测系统技术领域，具体涉及一种用于视觉检测系统的自动标定方法。
背景技术
视觉检测系统是用相机代替人眼实现识别、测量、定位等功能，其应用范围广泛，可以代替人工完成各类产品在生产线全过程的质量检测，有效提高产品产量和质量，降低人工成本，同时防止因为人工检测产生的误判。
视觉检测系统主要包括相机、镜头、光源和上位机软件。视觉检测系统的检测精度由相机成像的质量决定。影响成像的质量的因素包括：相机、镜头、光源的位置；图像的分辨率、清晰度、畸变程度、亮度指标以及均匀性、颜色的校正参数等。通过设计的靶标，配合视觉检测系统，调整计算相机、镜头、光源等部件的位置坐标，确认图像的各指标与校正参数，使视觉检测系统达标的过程称为标定。
现有的视觉检测系统标定由人工完成，对操作人员的技术水平要求高。操作人员在标定的过程中，需要根据实时图像调整相机成像的清晰度，靶标的放置位置以及光源的亮度等，再通过计算，得出对应的校正参数，才能完成整个标定过程。对于不同的操作人员，对成像清晰度，图像畸变程度、颜色以及亮度均匀性的评价具有一定的主观性，无法保证标定评价结果的一致性。同时，人工进行参数计算的过程复杂繁琐，容易出错，降低了视觉检测系统标定的准确性和效率。
发明内容
本申请提供了一种用于视觉检测系统的自动标定方法。以解决现有的人工进行标定的方法无法保证标定评价结果的一致性，并且视觉检测系统标定的准确性和效率低的问题。
本申请提供一种用于视觉检测系统的自动标定方法，包括：
获取待标定相机拍摄的标定靶标图像；
根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量，根据所述清晰度值和所述分辨率值，调节所述待标定相机的镜头焦距，直至所述清晰度值大于或者等于预设清晰度阈值和所述分辨率值大于或者等于预设分辨率阈值；根据所述标定靶标图像，获得竖线图像，根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，得到所述待标定相机的位置信息；根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称，得到所述待标定光源的位置信息；根据所述标定靶标图像，获得图像灰度值，对所述待标定相机进行白平衡校正和平场校正：调节所述待标定光源亮度，直至所述灰度值大于或者等于预设灰度阈值；根据白平衡校正和平场校正后的所述待标定相机获取的图像，计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比；
保存并输出所述清晰度值、所述分辨率值、所述畸变变形量、所述灰度值、所述边缘区域信噪比、所述中心区域信噪比、所述待标定相机的位置信息和所述待标定光源的位置信息。
可选的，在所述获取待标定相机拍摄的标定靶标图像的步骤前还包括：获取所述待标定相机型号对应的默认参数，根据所述默认参数设置所述待标定相机参数。
可选的，所述标定靶标图像包括：纯色区块图像、线条图像和常规几何图形组合图像。
可选的，所述线条图像包括：黑白线对图像和竖条线图像，根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量的方法包括：根据所述黑白线对图像和所述竖条线图像，通过调制传递函数计算清晰度值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素数计算所述分辨率值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素位置计算所述畸变变形量。
可选的，所述常规几何图形组合图像包括三角形组图像，所述根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度的方法包括：所述三角形组图像包括两个并列设置的三角形和与所述两个三角形相对设置的一个三角形，调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，直至所述三角形组图像出现三条竖线。
可选的，所述纯色区块图像包括纯白色区块图像，所述根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度的步骤包括：根据所述纯白色区块图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称。
可选的，所述线条图像包括：黑白线对图像和竖条线图像，根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量的方法包括：根据所述黑白线对图像和所述竖条线图像，通过调制传递函数计算清晰度值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素数计算所述分辨率值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素位置计算所述畸变变形量；所述常规几何图形组合图像包括三角形组图像，所述根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度的方法包括：所述三角形组图像包括两个并列设置的三角形和与所述两个三角形相对设置的一个三角形，调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，直至所述三角形组图像出现三条竖线；所述纯色区块图像包括纯白色区块图像，所述根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度的步骤包括：根据所述纯白色区块图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称。
由以上技术方案可知，本申请提供一种用于视觉检测系统的自动标定方法，所述方法包括：获取待标定相机拍摄的标定靶标图像；根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量，根据所述清晰度值和所述分辨率值，调节所述待标定相机的镜头焦距，直至所述清晰度值大于或者等于预设清晰度阈值和所述分辨率值大于或者等于预设分辨率阈值；根据所述标定靶标图像，获得竖线图像，根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，得到所述待标定相机的位置信息；根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称，得到所述待标定光源的位置信息；根据所述标定靶标图像，获得图像灰度值，对所述待标定相机进行白平衡校正和平场校正：调节所述待标定光源亮度，直至所述灰度值大于或者等于预设灰度阈值；根据白平衡校正和平场校正后的所述待标定相机获取的图像，计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比；保存并输出所述清晰度值、所述分辨率值、所述畸变变形量、所述灰度值、所述边缘区域信噪比、所述中心区域信噪比、所述待标定相机的位置信息和所述待标定光源的位置信息。
本申请提供的用于视觉检测系统的自动标定方法，通过标准化的流程实现对不同型号的检测系统自动进行快速准确的标定，保证了标定结果评价标准的一致性，提高了视觉检测系统标定的准确性和效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请提供的一种用于视觉检测系统的自动标定方法的一个实施例的流程图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的系统和方法的示例。
请参阅图1，图1为本申请提供的一种用于视觉检测系统的自动标定方法的一个实施例的流程图。本申请提供一种用于视觉检测系统的自动标定方法，包括：
S1：获取待标定相机拍摄的标定靶标图像；所述标定靶标图像包括不同形状的图案，待标定相机根据所述不同形状的图案可以进行标定。
可选的，所述标定靶标图像包括：纯色区块图像、线条图像和常规几何图形组合图像。
在本实施例中，所述纯色区块图像用于调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度、对所述待标定相机进行白平衡校正和平场校正和计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比。所述线条图像用于计算清晰度值、分辨率值、畸变变形量以及调节所述待标定相机的镜头焦距。所述常规几何图形组合图像用于调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度。
S2：根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量，根据所述清晰度值和所述分辨率值，调节所述待标定相机的镜头焦距，直至所述清晰度值大于或者等于预设清晰度阈值和所述分辨率值大于或者等于预设分辨率阈值；根据所述标定靶标图像，获得竖线图像，根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，得到所述待标定相机的位置信息；根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称，得到所述待标定光源的位置信息；根据所述标定靶标图像，获得图像灰度值，对所述待标定相机进行白平衡校正和平场校正：调节所述待标定光源亮度，直至所述灰度值大于或者等于预设灰度阈值；根据白平衡校正和平场校正后的所述待标定相机获取的图像，计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比。
在本实施例中，可选的，所述线条图像包括：黑白线对图像和竖条线图像，根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量的方法包括：根据所述黑白线对图像和所述竖条线图像，通过调制传递函数计算清晰度值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素数计算所述分辨率值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素位置计算所述畸变变形量。
可选的，所述常规几何图形组合图像包括三角形组图像，所述根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度的方法包括：所述三角形组图像包括两个并列设置的三角形和与所述两个三角形相对设置的一个三角形，调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，直至所述三角形组图像出现三条竖线。
所述三角形组图像用于校正待标定相机位置，当三角形组图像中三角形的顶点共线时，图像会出现三条竖线，此时待标定相机传感器方向与标定靶标平行，即保证了待标定相机的旋转位置，从而保证待标定相机传感器与待检测物运动方向保证垂直。因此，可以根据三角形组图像校正待标定相机的位置。
可选的，所述纯色区块图像包括纯白色区块图像，所述根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度的步骤包括：根据所述纯白色区块图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称。
待标定相机对纯白色区块成像时，当待标定相机传感器长度方向与待标定光源长度方向平行时，其图像的灰度曲线近似于相对中心视场对称，当二者不平行时，曲线图案会呈现两边不对称的状态，因此，可以根据纯白色区块图像生成的灰度曲线是否相对中心视场对称，来调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度。
在本实施例中，根据图像灰度值对所述待标定相机进行白平衡校正，彩色相机的传感器芯片对红绿蓝三个波段的光响应度不同，通常情况下绿色>红色>蓝色，导致图像颜色偏绿，与真实颜色差异很大。因此，需要给相机校正颜色，即相机的白平衡校正。根据所述图像灰度值，所述待标定相机可自动完成白平衡校正。
由于相机镜头在不同视场位置的照度不同，导致图像中心区域亮度要高于边缘。为了保证图像灰度的均匀一致性，还需要进行校正平场。根据所述图像灰度值调节所述待标定光源亮度，直至所述灰度值大于或者等于预设灰度阈值，完成平场校正。
S3：保存并输出所述清晰度值、所述分辨率值、所述畸变变形量、所述灰度值、所述边缘区域信噪比、所述中心区域信噪比、所述待标定相机的位置信息和所述待标定光源的位置信息。通过保存和输出以上所述的数据可以有利于进行图像的分析处理，以及便于待标定相机之后使用的快速标定。
可选的，在所述获取待标定相机拍摄的标定靶标图像的步骤前还包括：获取所述待标定相机型号对应的默认参数，根据所述默认参数设置所述待标定相机参数。
在本实施例中，预存了不同型号相机对应的默认参数，当视觉检测系统使用某一型号相机时，即可直接加载默认参数使相机达到正常成像状态，无需手动单独输入各参数。所述默认参数包括：分辨率、畸变程度、亮度指标、均匀性、颜色的校正参数等。
可选的，在一些实施例中，所述自动标定方法还可以包括以上实施例所述的：所述线条图像包括：黑白线对图像和竖条线图像，根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量的方法包括：根据所述黑白线对图像和所述竖条线图像，通过调制传递函数计算清晰度值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素数计算所述分辨率值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素位置计算所述畸变变形量；所述常规几何图形组合图像包括三角形组图像，所述根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度的方法包括：所述三角形组图像包括两个并列设置的三角形和与所述两个三角形相对设置的一个三角形，调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，直至所述三角形组图像出现三条竖线；所述纯色区块图像包括纯白色区块图像，所述根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度的步骤包括：根据所述纯白色区块图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称。
由以上技术方案可知，本申请提供一种用于视觉检测系统的自动标定方法，所述方法包括：获取待标定相机拍摄的标定靶标图像；根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量，根据所述清晰度值和所述分辨率值，调节所述待标定相机的镜头焦距，直至所述清晰度值大于或者等于预设清晰度阈值和所述分辨率值大于或者等于预设分辨率阈值；根据所述标定靶标图像，获得竖线图像，根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，得到所述待标定相机的位置信息；根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称，得到所述待标定光源的位置信息；根据所述标定靶标图像，获得图像灰度值，对所述待标定相机进行白平衡校正和平场校正：调节所述待标定光源亮度，直至所述灰度值大于或者等于预设灰度阈值；根据白平衡校正和平场校正后的所述待标定相机获取的图像，计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比；保存并输出所述清晰度值、所述分辨率值、所述畸变变形量、所述灰度值、所述边缘区域信噪比、所述中心区域信噪比、所述待标定相机的位置信息和所述待标定光源的位置信息。
本申请提供的用于视觉检测系统的自动标定方法，通过标准化的流程实现对不同型号的检测系统自动进行快速准确的标定，保证了标定结果评价标准的一致性，提高了视觉检测系统标定的准确性和效率。
本申请提供的实施例之间的相似部分相互参见即可，以上提供的具体实施方式只是本申请总的构思下的几个示例，并不构成本申请保护范围的限定。对于本领域的技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下依据本申请方案所扩展出的任何其他实施方式都属于本申请的保护范围。
Claims (7)
1.一种用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，包括：
获取待标定相机拍摄的标定靶标图像；
根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量，根据所述清晰度值和所述分辨率值，调节所述待标定相机的镜头焦距，直至所述清晰度值大于或者等于预设清晰度阈值和所述分辨率值大于或者等于预设分辨率阈值；根据所述标定靶标图像，获得竖线图像，根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，得到所述待标定相机的位置信息；根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称，得到所述待标定光源的位置信息；根据所述标定靶标图像，获得图像灰度值，对所述待标定相机进行白平衡校正和平场校正：调节所述待标定光源亮度，直至所述灰度值大于或者等于预设灰度阈值；根据白平衡校正和平场校正后的所述待标定相机获取的图像，计算图像边缘区域信噪比和中心区域信噪比；
保存并输出所述清晰度值、所述分辨率值、所述畸变变形量、所述灰度值、所述边缘区域信噪比、所述中心区域信噪比、所述待标定相机的位置信息和所述待标定光源的位置信息。
2.根据权利要求1所述的用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，在所述获取待标定相机拍摄的标定靶标图像的步骤前还包括：获取所述待标定相机型号对应的默认参数，根据所述默认参数设置所述待标定相机参数。
3.根据权利要求1或2所述的用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，所述标定靶标图像包括：纯色区块图像、线条图像和常规几何图形组合图像。
4.根据权利要求3所述的用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，所述线条图像包括：黑白线对图像和竖条线图像，根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量的方法包括：根据所述黑白线对图像和所述竖条线图像，通过调制传递函数计算清晰度值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素数计算所述分辨率值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素位置计算所述畸变变形量。
5.根据权利要求3所述的用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，所述常规几何图形组合图像包括三角形组图像，所述根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度的方法包括：所述三角形组图像包括两个并列设置的三角形和与所述两个三角形相对设置的一个三角形，调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，直至所述三角形组图像出现三条竖线。
6.根据权利要求3所述的用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，所述纯色区块图像包括纯白色区块图像，所述根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度的步骤包括：根据所述纯白色区块图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称。
7.根据权利要求3所述的用于视觉检测系统的自动标定方法，其特征在于，所述线条图像包括：黑白线对图像和竖条线图像，根据所述标定靶标图像计算清晰度值、分辨率值和畸变变形量的方法包括：根据所述黑白线对图像和所述竖条线图像，通过调制传递函数计算清晰度值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素数计算所述分辨率值，根据竖条线在所述竖条线图像中所占的像素位置计算所述畸变变形量；所述常规几何图形组合图像包括三角形组图像，所述根据所述竖线图像调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度的方法包括：所述三角形组图像包括两个并列设置的三角形和与所述两个三角形相对设置的一个三角形，调整所述待标定相机相对于所述标定靶标的距离和角度，直至所述三角形组图像出现三条竖线；所述纯色区块图像包括纯白色区块图像，所述根据所述标定靶标图像，生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度的步骤包括：根据所述纯白色区块图像生成灰度曲线，调整待标定光源相对于所述待标定相机的距离和角度，直至所述灰度曲线相对中心视场对称。
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|---|---|
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113376170A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-10 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种产品外观检测设备的校准方法及标定块 |
| CN113379835A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测设备的校准方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN113567434A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-29 | 成都新锐科技发展有限责任公司 | 一种基于机器视觉的电池片检测设备的标定方法 |
| CN113802227A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-12-17 | 东华大学 | 一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法 |
| CN113884492A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-01-04 | 杭州春来科技有限公司 | 一种用于机动车尾气的林格曼黑度校准和检测方法及装置 |
| CN114677275A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-28 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种高频次重复凝视成像空基遥感载荷在轨测试方法 |
| CN115022610A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-09-06 | 秦皇岛威卡威佛吉亚汽车内饰件有限公司 | 一种线阵相机平场校正方法 |
| CN117615484A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-02-27 | 金品计算机科技(天津)有限公司 | 一种基于ai的视觉检测光源控制方法、系统、设备及介质 |
| WO2024103576A1 (zh) * | 2022-11-15 | 2024-05-23 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 视觉检测设备及其校验方法和相机校验件 |
| CN113379835B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-06-04 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测设备的校准方法、装置、设备及可读存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105783773A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-07-20 | 河北科技大学 | 一种线结构光视觉传感器的数值标定方法 |
| WO2018228013A1 (zh) * | 2017-06-12 | 2018-12-20 | 北京航空航天大学 | 一种基于前镀膜平面镜的结构光参数标定装置及方法 |
-
2020
- 2020-12-30 CN CN202011643589.9A patent/CN112669394B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105783773A (zh) * | 2016-03-18 | 2016-07-20 | 河北科技大学 | 一种线结构光视觉传感器的数值标定方法 |
| WO2018228013A1 (zh) * | 2017-06-12 | 2018-12-20 | 北京航空航天大学 | 一种基于前镀膜平面镜的结构光参数标定装置及方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 宋志杰;宋薇;章亚男;沈林勇;: "三目显微视觉系统自动对焦调整", 计量与测试技术, no. 06 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113567434A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-10-29 | 成都新锐科技发展有限责任公司 | 一种基于机器视觉的电池片检测设备的标定方法 |
| CN113376170A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-09-10 | 博众精工科技股份有限公司 | 一种产品外观检测设备的校准方法及标定块 |
| CN113379835A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测设备的校准方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN113379835B (zh) * | 2021-06-29 | 2024-06-04 | 深圳中科飞测科技股份有限公司 | 检测设备的校准方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN113802227A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-12-17 | 东华大学 | 一种面向环锭纺细纱在线检测的视觉系统校准方法 |
| CN113884492A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-01-04 | 杭州春来科技有限公司 | 一种用于机动车尾气的林格曼黑度校准和检测方法及装置 |
| CN114677275A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-06-28 | 自然资源部国土卫星遥感应用中心 | 一种高频次重复凝视成像空基遥感载荷在轨测试方法 |
| CN115022610A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-09-06 | 秦皇岛威卡威佛吉亚汽车内饰件有限公司 | 一种线阵相机平场校正方法 |
| WO2024103576A1 (zh) * | 2022-11-15 | 2024-05-23 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 视觉检测设备及其校验方法和相机校验件 |
| CN117615484A (zh) * | 2024-01-24 | 2024-02-27 | 金品计算机科技(天津)有限公司 | 一种基于ai的视觉检测光源控制方法、系统、设备及介质 |
| CN117615484B (zh) * | 2024-01-24 | 2024-05-03 | 金品计算机科技(天津)有限公司 | 一种基于ai的视觉检测光源控制方法、系统、设备及介质 |
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