CN114862846B - 一种筛分方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及视觉与图像处理技术领域，具体涉及一种筛分方法、装置、设备及存储介质，该筛分方法包括以下步骤：获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率；根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。能够解决现有技术中采用人工分拣的形式对PCB板进行筛分，会导致人工工作量大，且准确率不高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及视觉与图像处理技术领域，具体涉及一种筛分方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
LED（发光二极管）显示屏产品目前市场前景一片兴旺，各种各样的LED类型产品百花齐放。正装、倒装、Mini LED、Micro LED以及COB等不同类型的LED产品，均存在一个共同的特征，不同拼接屏之间灯珠面的产品外观决定着最终产品的成品外观。
当灯珠间距较大时，可采用贴面罩的方法来确保产品外观颜色的一致性，但随着像素与分辨率的不断提高，灯珠间距不断减小，已没有足够的空间贴面罩。当灯珠间距小于1.5 mm时，PCB板（印制电路板）的阻焊面将成为显示屏产品的第一直接外观面。阻焊油墨厚度及颜色受到PCB制程中各种因素的影响，在实际生产中存在颜色差异，导致产品在拼接成成品后外观出现颜色深浅不一的色块。阻焊颜色的一致性已成为LED及COB、PCB的关键管控项目，不同颜色的PCB板拼在一起有明显的墨色差异，墨色是指PCB在进行封装过程中由于胶体颜色和胶体的厚度造成颜色上的差异。
现有的方法中是采用人工分拣的形式对产品进行筛分，来降低PCB板拼在一起的墨色差异，但是这种筛分方式，会导致人工工作量大，并且准确率不高的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种筛分方法、装置、设备及存储介质，能够解决现有技术中采用人工分拣的形式对产品进行筛分，会导致人工工作量大，且准确率不高的问题。
为达到以上目的，本发明采取的技术方案是：
一方面，本发明提供一种筛分方法，包括以下步骤：
获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；
根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，所述反射率用于表征像素点的反射光强度与入射光强度之比；
根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；
根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。
在一些可选的方案中，所述的根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象，包括：
根据检测对象的视觉图像函数，确定检测对象墨色的参数；
根据检测对象墨色的参数，将检测对象按设定参数范围值进行筛分。
在一些可选的方案中，所述的根据像素点的视觉图像函数，确定检测对象墨色的参数，包括：
对检测对象中各像素点的视觉灰度值进行RGB转HSV的颜色空间转换；
根据检测对象中各像素点的HSV颜色空间参数，确定PCB板墨色的亮度值和色度值。
在一些可选的方案中，在确定检测对象墨色的亮度值和色度值时，先将各像素点的HSV颜色空间参数中的无效数据去除。
在一些可选的方案中，所述检测对象的原始图像通过彩色相机获取，在通过彩色相机获取检测对象的原始图像时，彩色相机采用正视和/或者侧视的方式获取原始图像。
在一些可选的方案中，当彩色相机采用正视和侧视的方式获取原始图像时，分别确定正视和侧视原始图像对应的墨色参数后，将正视和侧视原始图像对应的墨色参数按设定权重比例作为最终检测对象的墨色参数。
在一些可选的方案中，所述的根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，包括：
根据公式
，确定各像素点的反射率
，其中，ω为0~1之
间的可变系数，
为以坐标x像素点为中心设定范围内像素点集合，
为
集合内的第i
个子集，C表示R、G和B三个通道，
为第i个子集
内所有像素点R、G和B三个通道中各个
通道的平均灰度值，
为坐标x像素点的最亮通道灰度值。
第二方面，本发明提供一种筛分装置，包括：
原始图像参数获取模块，其用于获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；
反射率确定模块，其用于根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率；
视觉图像参数确定模块，其用于根据各像素点的图像灰度值、最亮通道灰度值和反射率，确定各像素点的视觉图像函数；
筛分模块，其用于根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现任一上述筛分方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现任一上述筛分方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：利用检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，再检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，从而筛分被检测对象。本方法对检测对象原始图像表面的视觉干扰因素进行处理，去除视觉干扰因素，还原检测对象的视觉图像函数，该视觉图像更接近人眼的视觉效果，可快速对检测对象的进行分等，极大的提高了检测效率和准确性，并替代人工。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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为本发明实施例中筛分方法的流程图；
图2为本发明实施例中筛分方法的执行步骤图；
图3为本发明实施例中计算机设备的结构示意框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图对本发明的实施例作进一步详细说明。
如图1和图2所示，本发明提供一种筛分方法，包括以下步骤：
S1：获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值。
在一些可选的实施例中，检测对象的原始图像通过彩色相机获取，在通过彩色相机获取检测对象的原始图像时，彩色相机采用正视和/或者侧视的方式获取原始图像。
在本实施中，正视拍摄时，相机位于PCB板的法线方向，相机的两侧对称设有两个光源；正视拍摄时，相机和一光源位于PCB板法线的对称两侧，一般相机与法线之间的夹角为取30°。
在拍摄检测对象的原始图像后，根据检测对象的原始图像，获取检测对象的原始
图像函数
，原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系；以及各
像素点坐标值对应的最亮通道灰度值。
各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值的各像素点在R、G、B三通道图像中的最亮
通道灰度值
，其中x指的是像素点坐标。三通道图像中的最亮通道灰度值
为某一像
素点在R、G、B三通道中最亮通道的灰度值。
S2：根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，其中，所述反射率用于表征像素点的反射光强度与入射光强度之比。。
在一些可选的实施例中，根据公式
，确定各像素点的反
射率
，其中，ω为0~1之间的可变系数，
为以坐标x像素点为中心设定范围内像素点集
合，
为
集合内的第i个子集，C表示R、G和B三个通道，
为第i个子集
内所有像素点
R、G和B三个通道中各个通道的平均灰度值，
为坐标x像素点的最亮通道灰度值。本例中，
所有子集
的并集为
，i=1,…,2,…,n，n为子集
的个数，ω取值为0.9，
表示第i个
子集
内所有像素点R、G和B三个通道中各个通道的平均灰度值与坐标x像素点的最亮通道
灰度值的比值，
表示子集
中三个通道平均灰度值与坐标x像素点的最亮通道灰度
值最小的比值，
表示所有子集
中最小的
值。
需要说明的是，以上求解像素点的反射率的方式仅为一种示例，本领域技术人员可以依据需求选择反射率的其他计算方式。
本例中，求解各像素点反射率
的原理为：
为获取人眼真实看到的检测对象墨色信息，需要算法对表面的干扰因素去除，得到去除干扰后的效果，即人眼真实看到的检测对象效果，由此模拟人眼创建去除干扰模型：
原始图像=视觉图像*反射率+干扰信号*（1-反射率）。
对应的模型公式为：
O(x)=E(x)*r(x)+T*(1-r(x))；
将模型公式变形得到：
将变形后的模型公式两边求两次最小值计算得到：
当然，在其他实施例中，也可以采用其他的方式对模型公式进行变形求解，得到反射率
的表达式，同样可以实现本方法。
S3：根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系。
在一些可选的实施例中，根据将去除干扰模型公式O(x)=E(x)*r(x)+T*(1-r(x))，
得到各像素点的视觉灰度值的求解公式，E(x)=
，其中，检测对象的原始图
像函数为根据拍摄到的图片转化而来，针对PCB板即有封胶特性真实图像的原始图像函数，
各像素点的视觉灰度值E(x)为经过转化后得到的模拟人眼视觉的灰度值，即去封胶后的图
像。
S4：根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。
在一些可选的实施例中，步骤S4包括：
S41：根据检测对象的视觉图像函数，确定检测对象墨色的参数。
步骤S41具体包括：
S411：对检测对象中各像素点的视觉灰度值进行RGB转HSV的颜色空间转换。
S421：根据检测对象中各像素点的HSV颜色空间参数，确定PCB板墨色的亮度值和色度值。
在本实施例中，以检测对象为PCB板为例，在确定PCB板墨色的亮度值和色度值时，先将各像素点的HSV颜色空间参数中的无效数据去除。在求解处各个像素点对应的PCB板墨色的亮度值和色度值后，对各个素点对应的PCB板墨色的亮度值和色度值求均值，作为后续的判断依据。
获得去除封胶后的图像，即各像素点的视觉灰度值后，即可提取PCB板板墨色的亮、色度信息，对去除封胶后的RGB图像进行颜色空间转换，转换成比较直观的HSV空间，转换后的颜色信息更符合人眼看到的结果，基于该颜色空间提取PCB板墨色的亮、色度数据。
S42：根据检测对象墨色的参数，将检测对象按设定参数范围值进行筛分。
在本实施中，以检测对象为PCB板为例，设定参数范围值根据PCB板板墨色的亮、色度信息设定，基本可按照灰度等级划分，即黑、灰和白等。
在一些可选的实施例中，当彩色相机采用正视和侧视的方式获取原始图像时，分别确定正视和侧视原始图像对应的墨色参数后，将正视和侧视原始图像对应的墨色参数按设定权重比例作为最终检测对象的墨色参数。
在本实施例中，检测对象为PCB板，在通过彩色相机对PCB板进行拍照获取PCB板的原始图像时，为了实现快速的筛分检测对象，可单独采用正视或者侧视的方式获取原始图像，这样就是模拟人眼正视或者侧视的方式看屏幕。
当然，为了实现准确的筛分检测对象，也可以采用正视和侧视两种方式均获取原始图像，在拍摄时采用两组彩色相机搭配定倍镜头，正视拍一次，侧视拍一次。通过模拟人眼对产品的分辨方法，对产品进行两次拍摄，分别进行计算，在不同角度获取其墨色参数，最终的结果按照权重加权比例求和。
本例中，利用检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，再检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，从而筛分被检测对象。本方法对检测对象原始图像表面的视觉干扰因素进行处理，去除视觉干扰因素，还原检测对象的视觉图像函数，该视觉图像更接近人眼的视觉效果，可快速对检测对象的进行分等，极大的提高了检测效率和准确性，并替代人工。
本发明还提供一种筛分装置，包括：原始图像参数获取模块、反射率确定模块、视觉图像参数确定模块和筛分模块。其中，原始图像参数获取模块用于获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；反射率确定模块用于根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率；视觉图像参数确定模块用于根据各像素点的图像灰度值、最亮通道灰度值和反射率，确定各像素点的视觉图像函数；筛分模块用于根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。
在本实施例中，该装置利用利用检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，再检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，从而筛分被检测对象。本方法对检测对象原始图像表面的视觉干扰因素进行处理，去除视觉干扰因素，还原检测对象的视觉图像函数，该视觉图像更接近人眼的视觉效果，可快速对检测对象的进行分等，极大的提高了检测效率和准确性，并替代人工。
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各模块及单元的具体工作过程，可以参考前述实施例中的对应过程，在此不再赘述。
如图3所示，本发明还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述任一筛分方法的步骤。
上述实施例提供的筛分装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图3所示的计算机设备上运行。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。该计算机设备可以为终端。
如图3所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。
非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种筛分方法。
处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种筛分方法和。
该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元 (Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
获取待检测对象的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值；根据检测对象的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率；根据检测对象的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定待检测对象的视觉图像函数，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；根据检测对象的视觉图像函数，筛分被检测对象。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述程序指令被执行时所实现的筛分方法可参照本申请的各个实施例。
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
需要说明的是，在本申请中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种筛分方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取PCB板的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值，所述最亮通道灰度值为像素点在三通道中最亮通道的灰度值；
根据PCB板的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，所述反射率用于表征像素点的反射光强度与入射光强度之比；根据公式
，确定各像素点的反射率
，其中，ω为0~1之间的可变系数，
为以坐标x像素点为中心设定范围内像素点集合，
为
集合内的第i个子集，C表示R、G和B三个通道，
为第i个子集
内所有像素点R、G和B三个通道中各个通道的平均灰度值，
为坐标x像素点的最亮通道灰度值；
根据PCB板的原始图像函数、最亮通道灰度值和反射率，确定PCB板的视觉图像函数，像素点的原始灰度值等于视觉灰度值乘以第一比例系数加上最亮通道灰度值乘以第二比例系数，所述第一比例系数为反射率的值，所述第一比例系数与第二比例系数之和等于1，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；
根据PCB板的视觉图像函数，筛分PCB板，包括：根据PCB板的视觉图像函数，确定PCB板墨色的参数；根据PCB板墨色的参数，将PCB板按设定参数范围值进行筛分。
2.如权利要求1所述的筛分方法，其特征在于，所述的根据PCB板的视觉图像函数，确定PCB板墨色的参数，包括：
对PCB板中各像素点的视觉灰度值进行RGB转HSV的颜色空间转换；
根据PCB板中各像素点的HSV颜色空间参数，确定PCB板墨色的亮度值和色度值。
3.如权利要求2所述的筛分方法，其特征在于，在确定PCB板墨色的亮度值和色度值时，先将各像素点的HSV颜色空间参数中的无效数据去除。
4.如权利要求1所述的筛分方法，其特征在于，所述PCB板的原始图像通过彩色相机获取，在通过彩色相机获取PCB板的原始图像时，彩色相机采用正视和/或者侧视的方式获取原始图像。
5.如权利要求4所述的筛分方法，其特征在于，当彩色相机采用正视和侧视的方式获取原始图像时，分别确定正视和侧视原始图像对应的墨色参数后，将正视和侧视原始图像对应的墨色参数按设定权重比例作为最终PCB板的墨色参数。
6.一种筛分装置，其特征在于，包括：
原始图像参数获取模块，其用于获取PCB板的原始图像函数，所述原始图像函数表征各像素点坐标值与原始灰度值之间的映射关系，以及各像素点坐标值对应的最亮通道灰度值，所述最亮通道灰度值为像素点在三通道中最亮通道的灰度值；
反射率确定模块，其用于根据PCB板的原始图像函数和最亮通道灰度值，确定各像素点的反射率，根据公式
，确定各像素点的反射率
，其中，ω为0~1之间的可变系数，
为以坐标x像素点为中心设定范围内像素点集合，
为
集合内的第i个子集，C表示R、G和B三个通道，
为第i个子集
内所有像素点R、G和B三个通道中各个通道的平均灰度值，
为坐标x像素点的最亮通道灰度值；
视觉图像参数确定模块，其用于根据各像素点的图像灰度值、最亮通道灰度值和反射率，确定PCB板的视觉图像函数，像素点的原始灰度值等于视觉灰度值乘以第一比例系数加上最亮通道灰度值乘以第二比例系数，所述第一比例系数为反射率的值，所述第一比例系数与第二比例系数之和等于1，所述视觉图像函数表征各像素点坐标值与视觉灰度值之间的映射关系；
筛分模块，其用于根据PCB板的视觉图像函数，筛分PCB板，包括：根据PCB板的视觉图像函数，确定PCB板墨色的参数；根据PCB板墨色的参数，将PCB板按设定参数范围值进行筛分。
7.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述筛分方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5中任一项所述筛分方法的步骤。
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8411990B1 (en) * | 2009-08-28 | 2013-04-02 | Adobe Systems Incorporated | System and method for decomposing an image into reflectance and shading components |
| CN105043722A (zh) * | 2015-07-28 | 2015-11-11 | 哈尔滨工程大学 | 一种反射镜反射率的测量方法 |
| CN106469450A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 华南理工大学 | 一种印刷品墨斑的检测方法及装置 |
| CN108830846A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-16 | 南京航空航天大学 | 一种高分辨率全波段超光谱遥感图像仿真方法 |
| CN110647781A (zh) * | 2018-06-07 | 2020-01-03 | 中国农业大学 | 一种基于谱图融合的农作物生长信息获取方法及装置 |
| DE102019107807A1 (de) * | 2018-07-24 | 2020-01-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Zeitauflösender bildsensor zur entfernungsmessung und 2d-grauskalenbildgebung |
| CN111366560A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 北京印刷学院 | 一种印品视觉清晰度的检测与表征方法 |
| CN112488998A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-12 | 安徽农业大学 | 一种基于条纹投影的苹果果梗和花萼检测方法 |
| CN114511781A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-17 | 中国人民解放军空军军医大学 | 无人机搭载多光谱相机对伪装人员识别的方法、装置及介质 |
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|---|---|---|---|---|
| CN103955927B (zh) * | 2014-04-26 | 2016-12-07 | 江南大学 | 一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法 |
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Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8411990B1 (en) * | 2009-08-28 | 2013-04-02 | Adobe Systems Incorporated | System and method for decomposing an image into reflectance and shading components |
| CN105043722A (zh) * | 2015-07-28 | 2015-11-11 | 哈尔滨工程大学 | 一种反射镜反射率的测量方法 |
| CN106469450A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-03-01 | 华南理工大学 | 一种印刷品墨斑的检测方法及装置 |
| CN110647781A (zh) * | 2018-06-07 | 2020-01-03 | 中国农业大学 | 一种基于谱图融合的农作物生长信息获取方法及装置 |
| CN108830846A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-16 | 南京航空航天大学 | 一种高分辨率全波段超光谱遥感图像仿真方法 |
| DE102019107807A1 (de) * | 2018-07-24 | 2020-01-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Zeitauflösender bildsensor zur entfernungsmessung und 2d-grauskalenbildgebung |
| CN111366560A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 北京印刷学院 | 一种印品视觉清晰度的检测与表征方法 |
| CN112488998A (zh) * | 2020-11-19 | 2021-03-12 | 安徽农业大学 | 一种基于条纹投影的苹果果梗和花萼检测方法 |
| CN114511781A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-05-17 | 中国人民解放军空军军医大学 | 无人机搭载多光谱相机对伪装人员识别的方法、装置及介质 |
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| A Robust Strategy of Map Quality Assessment for Autonomous Driving based on LIDAR Road-Surface Reflectance;Mohammad Aldibaja 等;《2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII)》;20210324;全文 * |
| 高反射率工件尺寸测量与表面缺陷检测方法研究;裴爽;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅰ辑)》;20210630(第6期);全文 * |
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