CN116051600A - 产品检测轨迹的优化方法和装置 - Google Patents
产品检测轨迹的优化方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116051600A CN116051600A CN202211696181.7A CN202211696181A CN116051600A CN 116051600 A CN116051600 A CN 116051600A CN 202211696181 A CN202211696181 A CN 202211696181A CN 116051600 A CN116051600 A CN 116051600A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- product
- original
- data
- point
- contour
- 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
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 91
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 81
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 75
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 15
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 238000005457 optimization Methods 0.000 abstract description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本申请公开了一种产品检测轨迹的优化方法和装置，属于图像处理技术领域。所述产品检测轨迹的优化方法，包括：基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；采集所述原始轨迹数据下所述待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据。所述产品检测轨迹的优化方法，通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实性轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取较为高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
Description
技术领域
本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种产品检测轨迹的优化方法和装置。
背景技术
工业视觉大量应用在电子设备行业的外观检测上，对于电子设备中框的检测，在制造业中逐渐出现机器视觉检测工序，实现对产品表面信息进行检测，在这个环节上，对机器运动的精细程度要求更高。相关技术中，主要通过在现场对产品拍照后进行2D建模来确定检测轨迹，但所确定的结果的精度误差较大。
发明内容
本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本申请提出一种产品检测轨迹的优化方法和装置，可获取较为高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
第一方面，本申请提供了一种产品检测轨迹的优化方法，该方法包括：
基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
采集所述原始轨迹数据下所述待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据。
根据本申请的产品检测轨迹的优化方法，通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现了虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
根据本申请的一个实施例，所述基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数，包括：
对所述多个第一轮廓图像进行图像处理，获取所述第一轮廓图像中目标点对应的坐标值以及所述目标点对应的角度偏差，所述角度偏差为所述目标点的切线与水平方向的角度；
基于所述角度偏差，修正所述原始轨迹数据。
根据本申请的一个实施例，所述基于所述角度偏差，修正所述原始轨迹数据，包括：
基于所述角度偏差绕旋转中心旋转所述目标点，获取第一修正点以及所述第一修正点的坐标值；
基于所述第一修正点的坐标值，确定所述第一修正点与理论点的位移偏差；
基于所述位移偏差平移所述第一修正点，获取最终修正点；
基于所述最终修正点，修正所述原始轨迹数据。
根据本申请的一个实施例，所述基于所述角度偏差绕旋转中心旋转所述目标点，获取第一修正点以及所述第一修正点的坐标值，包括：
基于所述目标点的坐标值和所述旋转中心的坐标值，确定所述目标点与所述旋转中心之间的第一距离和第一弧度；
基于所述角度偏差，确定第二弧度；
基于所述第一弧度和所述第二弧度，确定所述第一修正点与所述旋转中心之间的目标弧度；
基于所述目标弧度、所述第一距离和所述旋转中心的坐标值，确定所述第一修正点的坐标值。
根据本申请的一个实施例，在所述基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据之后，所述方法还包括：
获取修正后的轨迹数据与所述待测产品之间的偏差；
在所述偏差大于目标阈值的情况下，将所述修正后的轨迹数据确定为所述原始轨迹数据。
根据本申请的一个实施例，所述基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据，包括：
基于目标偏心数据，采用三角函数将所述多个第一像素的像素坐标转换为所述原始轨迹数据；其中，所述目标偏心数据为所述待测产品与载台之间的偏心数据。
第二方面，本申请提供了一种产品检测轨迹的优化装置，该装置包括：
第一处理模块，用于基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
第二处理模块，用于采集所述原始轨迹数据下所述待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
第三处理模块，用于基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据。
根据本申请的产品检测轨迹的优化装置，通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现了虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
根据本申请的一个实施例，所述第三处理模块用于：
对所述多个第一轮廓图像进行图像处理，获取所述第一轮廓图像中目标点对应的坐标值以及所述目标点对应的角度偏差，所述角度偏差为所述目标点的切线与水平方向的角度；
基于所述角度偏差，修正所述原始轨迹数据。
根据本申请的一个实施例，所述第三处理模块用于：
基于所述角度偏差绕旋转中心旋转所述目标点，获取第一修正点以及所述第一修正点的坐标值；
基于所述第一修正点的坐标值，确定所述第一修正点与理论点的位移偏差；
基于所述位移偏差平移所述第一修正点，获取最终修正点；
基于所述最终修正点，修正所述原始轨迹数据。
根据本申请的产品检测轨迹的优化装置，通过在待测产品上方架设图像传感器进行圆弧段的逐个轨迹点位的面阵拍照，以分析照片上同一X像素坐标下对应的Y像素以及该目标点的角度偏差，然后针对性地进行角度的补偿以及Y像素方向的补偿，从而达到使同一X像素对应的Y像素一致且该点角度一致的目的，从而提高轨迹数据与真实产品的匹配度，具有较高的检测精度和检测准确度。
根据本申请的一个实施例，所述第三处理模块用于：
基于所述目标点的坐标值和所述旋转中心的坐标值，确定所述目标点与所述旋转中心之间的第一距离和第一弧度；
基于所述角度偏差，确定第二弧度；
基于所述第一弧度和所述第二弧度，确定所述第一修正点与所述旋转中心之间的目标弧度；
基于所述目标弧度、所述第一距离和所述旋转中心的坐标值，确定所述第一修正点的坐标值。
根据本申请的一个实施例，所述装置还包括：
第四处理模块，用于在所述基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据之后，获取修正后的轨迹数据与所述待测产品之间的偏差；
第五处理模块，用于在所述偏差大于目标阈值的情况下，将所述修正后的轨迹数据确定为所述原始轨迹数据。
根据本申请的产品检测轨迹的优化装置，通过将本次修正后的轮廓数据作为下一次修正的原始轮廓数据，以重复多次轮廓补偿至误差小于目标阈值，能够有效降低测量误差，从而显著提高检测精度以及检测效果。
根据本申请的一个实施例，所述第一处理模块用于：
基于目标偏心数据，采用三角函数将所述多个第一像素的像素坐标转换为所述原始轨迹数据；其中，所述目标偏心数据为所述待测产品与载台之间的偏心数据。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的产品检测轨迹的优化方法。
第四方面，本申请提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的产品检测轨迹的优化方法。
第五方面，本申请提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的产品检测轨迹的优化方法。
第六方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的产品检测轨迹的优化方法。
本申请实施例中的上述一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果之一：
通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现了虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
进一步的，通过在待测产品上方架设图像传感器进行圆弧段的逐个轨迹点位的面阵拍照，以分析照片上同一X像素坐标下对应的Y像素以及该目标点的角度偏差，然后针对性地进行角度的补偿以及Y像素方向的补偿，从而达到使同一X像素对应的Y像素一致且该点角度一致的目的，从而提高轨迹数据与真实产品的匹配度，具有较高的检测精度和检测准确度。
更进一步的，通过将本次修正后的轮廓数据作为下一次修正的原始轮廓数据，以重复多次轮廓补偿至误差小于目标阈值，能够有效降低测量误差，从而显著提高检测精度以及检测效果。
本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的流程示意图；
图2是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之一；
图3是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之二；
图4是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之三；
图5是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之四；
图6是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之五；
图7是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之六；
图8是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之七；
图9是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之八；
图10是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法的原理示意图之九；
图11是本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化装置的结构示意图；
图12是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图；
图13是本申请实施例提供的电子设备的硬件示意图。
具体实施方式
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地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，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获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
相关技术中，检测轨迹的确定有三种方式：
其一，机械设计三维建模，导出产品轮廓点位，再转化为运动轨迹点位，但是产品图纸为客户保密资料，无法获取真实数据。
其二，现场对产品拍照后2D建模，但是精度误差较大，圆弧角度偏差±5度、圆弧点位与真实轮廓点位距离偏差0.2毫米。
其三，手动在客户现场通过图像手动描产品轨迹点位，但是工作量大，且在精度上无法保证。
以上三种方式均存在精度和准确度较差的问题。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法、产品检测轨迹的优化装置、电子设备和可读存储介质进行详细地说明。
其中，产品检测轨迹的优化方法可应用于终端，具体可由，终端中的硬件或软件执行。
该终端包括但不限于具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话或平板电脑等便携式通信设备。还应当理解的是，在某些实施例中，该终端可以不是便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。
以下各个实施例中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端。然而，应当理解的是，终端可以包括诸如物理键盘、鼠标和控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。
本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法，该产品检测轨迹的优化方法的执行主体可以为电子设备或者电子设备中能够实现该产品检测轨迹的优化方法的功能模块或功能实体，本申请实施例提及的电子设备包括但不限于手机、平板电脑、电脑、相机和可穿戴设备等，下面以电子设备作为执行主体为例对本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法进行说明。
如图1所示，该产品检测轨迹的优化方法包括：步骤110、步骤120和步骤130。
步骤110、基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
在该步骤中，原始轮廓图像为通过图像传感器采集的待测产品的整体图像，如图2所示。
原始轮廓图像包括待测产品的直线段轮廓和曲线段轮廓。
其中，曲线段轮廓为存在曲率变化的轮廓，如手机的圆角。
第一像素为原始轮廓图像中，待测产品的轮廓上的像素。每个第一像素对应有像素坐标。
多个第一像素可以为轮廓区域全部像素点，或者也可以为轮廓区域部分像素点，可通过密集采样、随机采样或其他采样方式获取，本申请不作限定。
在实际执行过程中，在获取原始轮廓图像后，可以从原始轮廓图像中粗略提取得到待测产品原始轮廓坐标数据(即第一像素的像素坐标)，原始轮廓数据坐标如图2所示。
在得到原始轮廓坐标数据之后，即可将原始轮廓坐标数据转化为与载台匹配的原始轨迹数据。
在一些实施例中，步骤110可以包括：基于目标偏心数据，采用三角函数将多个第一像素的像素坐标转换为原始轨迹数据；其中，目标偏心数据为待测产品与载台之间的偏心数据。
在该实施例中，目标偏心数据为待测产品与载台之间的偏心数据。
载台为搭载待测产品的平台，用于控制相应的运动以检测待测产品。
在实际执行过程中，可以结合待测产品在载台上的偏心数据，将待测产品的原始轮廓坐标数据通过三角函数转化为与待测产品的旋转中心相匹配的原始轨迹数据。
例如，继续参考图2，可以将待测产品按照坐标系分为四个象限；在计算待测产品的圆角的点位时，将上个点位作为原点，建立坐标系；然后计算当前点位的偏转弧度(或角度)，从而得到每一个点位相对于上一个点位的偏转弧度(或角度)，如图3所示。
继续参考图3，以当前点位坐标(35.6393182，60.8527172)和上一点位坐标(35.6432916，60.8015921)为例，基于二者的坐标，即可通过公式：Arctan((35.6393182-35.6432916)/(60.8527172-60.8015921)计算得到当前点位相对上个点位偏转的弧度为(-0.0775632465299522)弧度，将弧度转换为角度，即可得到当前点位相对上个点位偏转的角度为(-4.44404667149899)度。
该偏转弧度(或角度)即可作为原始轨迹数据，以输入至运动主控中，控制基于原始轨迹数据运动。
步骤120、采集原始轨迹数据下待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
在该步骤中，第一轮廓图像包括待测产品的曲线段轮廓。
多个第一轮廓图像是基于原始轨迹数据逐一对待测图像的曲线段轮廓进行图像采集所获取的。
在实际执行过程中，可以将由步骤110获取的原始轨迹数据导入到运动主控中，根据原始轨迹数据逐一拍摄待测产品的曲线段轨迹点位的姿态，获取多个第一轮廓图像，如图4所示。
例如，如图10所示，可以在待测产品上方增设面阵相机，由面阵相机拍照获取一组有序的轨迹点位对应的运动姿态照片(即多个第一轮廓图像)，以便于在后续步骤中对照片进行轮廓点的坐标提取和角度计算。
在该步骤中，通过粗略提取的多个第一像素所确定的原始轨迹数据来获取待测产品的第一轮廓图像，为运动轨迹的精度提供了判断依据，可用作补偿数据。
步骤130、基于多个第一轮廓图像，修正原始轨迹数据。
在该步骤中，在获取多个第一轮廓图像后，如图5所示，可以将多个第一轮廓图像按顺序自动进行软算分析，以获取第一轮廓图像中曲线段中的每一个像素点对应的修正值，以逐点修正原始轨迹数据，使得修正后的轨迹数据更加贴合待测产品的轮廓曲线，缩小误差，从而提高检测精度和检测效果。
下面对步骤130的实现过程进行具体说明。
在一些实施例中，步骤130可以包括：
对多个第一轮廓图像进行图像处理，获取第一轮廓图像中目标点对应的坐标值以及目标点对应的角度偏差，角度偏差为目标点的切线与水平方向的角度；
基于角度偏差，修正原始轨迹数据。
在该实施例中，目标点可以为第一轮廓图像中的任意像素点。
角度偏差为目标点的切线与水平方向的角度，即图6所示的R角方向的偏差。
在获取角度偏差后，即可基于角度偏差修正原始轨迹数据，如图7所示。
在一些实施例中，基于角度偏差，修正原始轨迹数据，可以包括：
基于角度偏差绕旋转中心旋转目标点，获取第一修正点以及第一修正点的坐标值；
基于第一修正点的坐标值，确定第一修正点与理论点的位移偏差；
基于位移偏差平移第一修正点，获取最终修正点；
基于最终修正点，修正原始轨迹数据。
在该实施例中，第一修正点为目标点绕旋转中心旋转角度偏差后所得到的点。
理论点为在轨迹与待测产品的轮廓匹配的待测产品的点位的理论值。
位移偏差为Y轴方向上的偏差，即图6所示的Y像素方向偏差。
最终修正点为使待测产品与轨迹匹配的最佳点位。
例如，可以将多个第一轮廓图像按顺序自动进行软算分析，生成一组同一X像素坐标对应的产品轮廓点Y像素坐标以及该点切线方向与水平方向的角度值(即角度偏差)，所得到的图像如图5所示。
然后基于角度偏差，以旋转中心为原点进行待测产品相对误差角度的旋转，再进行轮廓点位到理论点(与轨迹匹配的理论产品的点位)的平移，完成轮廓点的角度补偿，补偿后的待测产品的位置及姿态如图7所示。
在实际执行过程中，可以基于目标顺序将曲线段中的像素点逐一确定为目标点进行轨迹补偿。
例如，可以待测产品的第一个直边的位置信息为基准，获得圆弧段轮廓每一点与直边轮廓点的相对偏差，以圆弧段逐个轮廓点位为圆心，基于相对偏差修正原始轨迹数据以实现轨迹补偿，降低误差。
根据本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法，通过在待测产品上方架设图像传感器进行圆弧段的逐个轨迹点位的面阵拍照，以分析照片上同一X像素坐标下对应的Y像素以及该目标点的角度偏差，然后针对性地进行角度的补偿以及Y像素方向的补偿，从而达到使同一X像素对应的Y像素一致且该点角度一致的目的，从而提高轨迹数据与真实产品的匹配度，具有较高的检测精度和检测准确度
在一些实施例中，基于角度偏差绕旋转中心旋转目标点，获取第一修正点以及第一修正点的坐标值，可以包括：
基于目标点的坐标值和旋转中心的坐标值，确定目标点与旋转中心之间的第一距离和第一弧度；
基于角度偏差，确定第二弧度；
基于第一弧度和第二弧度，确定第一修正点与旋转中心之间的目标弧度；
基于目标弧度、第一距离和旋转中心的坐标值，确定第一修正点的坐标值。
在该实施例中，继续参考图6和图7，以目标点(x1，y1)绕旋转中心(x，y)旋转角度a(顺时针为正)为例进行说明。
(1)计算目标点与旋转中心之间的第一距离ρ：
ρ＝SQRT((x1-x)^2+(y1-y)^2)
(2)计算目标点与旋转中心之间的第一弧度L1：
L1＝ArcTan((y1-y)/(x1-x))
(3)旋转角度(即角度偏差)转化为第二弧度L2：
L2＝a/180*π
(4)计算旋转之后的第一修正点与旋转中心之间的目标弧度L：
L＝L1-L2
(5)第一修正点的坐标值为(ρcosL+x,ρsinL+y)。
在本申请中，通过虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，可以实现轨迹与真实产品的最佳匹配，具有较高的检测精度和检测准确度。
除此之外，本申请无需获取待测产品的真实轮廓数据，即可实现运动轨迹的准确生成，且无需用户手动校准，具有较高的修正效率，设计成本低且易于实现。
根据本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法，通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现了虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
在一些实施例中，在步骤130之后，该方法还可以包括：
获取修正后的轨迹数据与待测产品之间的偏差；
在偏差大于目标阈值的情况下，将修正后的轨迹数据确定为原始轨迹数据。
在该实施例中，修正后的轨迹数据与待测产品之间的偏差可以表现为二者差值的绝对值。
目标阈值用于判断修正后的轨迹数据与待测产品的轮廓之间的偏差程度。
目标阈值的数值可以基于精度要求自定义，如设置为0.1度，或者设置为0.05mm，可基于实际情况进行设置，本申请不作限定。
当偏差大于目标阈值，则认为当前修正后的轨迹数据仍无法满足精度需求，需再次进行修正，此时则可以将修正后的轨迹数据作为原始轨迹数据，采集修正后的轨迹数据下待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像，并基于多个第一轮廓图像，修正上一次修正后的轨迹数据，以此类推，直至修正后的轨迹数据与待测产品之间的偏差不大于目标阈值。
在实际执行过程中，得到第一次补偿后的轨迹数据后，可基于精度要求重复步骤120和步骤130，重复进行轨迹数据的补偿。
基于发明人的多次测试结果，进行3次补偿后可达到相机和产品轮廓点的角度偏差±0.1度，如图8所示；轮廓点位Y像素方向偏差正负0.05mm，如图9所示，具有较高的测试精度。
根据本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法，通过将本次修正后的轮廓数据作为下一次修正的原始轮廓数据，以重复多次轮廓补偿至误差小于目标阈值，能够进一步降低测量误差，从而显著提高检测精度以及检测效果。
本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化方法，执行主体可以为产品检测轨迹的优化装置。本申请实施例中以产品检测轨迹的优化装置执行产品检测轨迹的优化方法为例，说明本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化装置。
本申请实施例还提供一种产品检测轨迹的优化装置。
如图11所示，该产品检测轨迹的优化装置包括：第一处理模块1110、第二处理模块1120和第三处理模块1130。
第一处理模块1110，用于基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
第二处理模块1120，用于采集原始轨迹数据下待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
第三处理模块1130，用于基于多个第一轮廓图像，修正原始轨迹数据。
根据本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化装置，通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现了虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
在一些实施例中，第三处理模块1130，还可以用于：
对多个第一轮廓图像进行图像处理，获取第一轮廓图像中目标点对应的坐标值以及目标点对应的角度偏差，角度偏差为目标点的切线与水平方向的角度；
基于角度偏差，修正原始轨迹数据。
在一些实施例中，第三处理模块1130，还可以用于：
基于角度偏差绕旋转中心旋转目标点，获取第一修正点以及第一修正点的坐标值；
基于第一修正点的坐标值，确定第一修正点与理论点的位移偏差；
基于位移偏差平移第一修正点，获取最终修正点；
基于最终修正点，修正原始轨迹数据。
在一些实施例中，第三处理模块1130，还可以用于：
基于目标点的坐标值和旋转中心的坐标值，确定目标点与旋转中心之间的第一距离和第一弧度；
基于角度偏差，确定第二弧度；
基于第一弧度和第二弧度，确定第一修正点与旋转中心之间的目标弧度；
基于目标弧度、第一距离和旋转中心的坐标值，确定第一修正点的坐标值。
根据本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化装置，通过在待测产品上方架设图像传感器进行圆弧段的逐个轨迹点位的面阵拍照，以分析照片上同一X像素坐标下对应的Y像素以及该目标点的角度偏差，然后针对性地进行角度的补偿以及Y像素方向的补偿，从而达到使同一X像素对应的Y像素一致且该点角度一致的目的，从而提高轨迹数据与真实产品的匹配度，具有较高的检测精度和检测准确度。
在一些实施例中，该装置还可以包括：
第四处理模块，用于在基于多个第一轮廓图像，修正原始轨迹数据之后，获取修正后的轨迹数据与待测产品之间的偏差；
第五处理模块，用于在偏差大于目标阈值的情况下，将修正后的轨迹数据确定为原始轨迹数据。
根据本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化装置，通过将本次修正后的轮廓数据作为下一次修正的原始轮廓数据，以重复多次轮廓补偿至误差小于目标阈值，能够进一步降低测量误差，从而显著提高检测精度以及检测效果。
在一些实施例中，第一处理模块1110，还可以用于：
基于目标偏心数据，采用三角函数将多个第一像素的像素坐标转换为原始轨迹数据；其中，目标偏心数据为待测产品与载台之间的偏心数据。
本申请实施例中的产品检测轨迹的优化装置可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、移动上网装置(Mobile Internet Device，MID)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、机器人、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等，还可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)、个人计算机(personal computer，PC)、电视机(television，TV)、柜员机或者自助机等，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例中的产品检测轨迹的优化装置可以为具有操作系统的装置。该操作系统可以为安卓(Android)操作系统，可以为IOS操作系统，还可以为其他可能的操作系统，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的产品检测轨迹的优化装置能够实现图1至图10的方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
在一些实施例中，如图12所示，本申请实施例还提供一种电子设备1200，包括处理器1201、存储器1202及存储在存储器1202上并可在处理器1201上运行的计算机程序，该程序被处理器1201执行时实现上述产品检测轨迹的优化方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述所述的移动电子设备和非移动电子设备。
图13为实现本申请实施例的一种电子设备的硬件结构示意图。
该电子设备1300包括但不限于：射频单元1301、网络模块1302、音频输出单元1303、输入单元1304、传感器1305、显示单元1306、用户输入单元1307、接口单元1308、存储器1309以及处理器1310等部件。
本领域技术人员可以理解，电子设备1300还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器1310逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图9中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。
其中，处理器1310，用于：
基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
采集原始轨迹数据下待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
基于多个第一轮廓图像，修正原始轨迹数据。
根据本申请实施例提供的电子设备，通过待测产品的原始轮廓图像所确定的原始轨迹数据采集待测产品的第一轮廓图像，并基于第一轮廓图像逐点修正原始轨迹数据，实现了虚实产品结合的方法完成轨迹数据的补偿，既无需获取待测产品的真实轮廓数据，也无需用户手动校准，即可获取高精度以及高准确度的检测轨迹数据，补偿效率高且适用范围广。
可选地，处理器1310还用于：
对多个第一轮廓图像进行图像处理，获取第一轮廓图像中目标点对应的坐标值以及目标点对应的角度偏差，角度偏差为目标点的切线与水平方向的角度；
基于角度偏差，修正原始轨迹数据。
可选地，处理器1310还用于：
基于角度偏差绕旋转中心旋转目标点，获取第一修正点以及第一修正点的坐标值；
基于第一修正点的坐标值，确定第一修正点与理论点的位移偏差；
基于位移偏差平移第一修正点，获取最终修正点；
基于最终修正点，修正原始轨迹数据。
可选地，处理器1310还用于：
基于目标点的坐标值和旋转中心的坐标值，确定目标点与旋转中心之间的第一距离和第一弧度；
基于角度偏差，确定第二弧度；
基于第一弧度和第二弧度，确定第一修正点与旋转中心之间的目标弧度；
基于目标弧度、第一距离和旋转中心的坐标值，确定第一修正点的坐标值。
可选地，处理器1310还用于：
获取修正后的轨迹数据与待测产品之间的偏差；
在偏差大于目标阈值的情况下，将修正后的轨迹数据确定为原始轨迹数据。
可选地，处理器1310还用于：
基于目标偏心数据，采用三角函数将多个第一像素的像素坐标转换为原始轨迹数据；其中，目标偏心数据为待测产品与载台之间的偏心数据。
应理解的是，本申请实施例中，输入单元1304可以包括图形处理器(GraphicsProcessing Unit，GPU)13041和麦克风13042，图形处理器13041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元1306可包括显示面板13061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板13061。用户输入单元1307包括触控面板13071以及其他输入设备13072中的至少一种。触控面板13071，也称为触摸屏。触控面板13071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备13072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。
存储器1309可用于存储软件程序以及各种数据。存储器1309可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器1309可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器1309可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器1309包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器1310可包括一个或多个处理单元；处理器1310集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作系统、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1310中。
本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述产品检测轨迹的优化方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述产品检测轨迹的优化方法。
其中，所述处理器为上述实施例中所述的电子设备中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器ROM、随机存取存储器RAM、磁碟或者光盘等。
本申请实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述产品检测轨迹的优化方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片、系统芯片、芯片系统或片上系统芯片等。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下
前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术5做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个
存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实
施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人0员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出
很多形式，均属于本申请的保护之内。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、
“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申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述5术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料
或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本申请的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种产品检测轨迹的优化方法，其特征在于，包括：
基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
采集所述原始轨迹数据下所述待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据。
2.根据权利要求1所述的产品检测轨迹的优化方法，其特征在于，所述基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数，包括：
对所述多个第一轮廓图像进行图像处理，获取所述第一轮廓图像中目标点对应的坐标值以及所述目标点对应的角度偏差，所述角度偏差为所述目标点的切线与水平方向的角度；
基于所述角度偏差，修正所述原始轨迹数据。
3.根据权利要求2所述的产品检测轨迹的优化方法，其特征在于，所述基于所述角度偏差，修正所述原始轨迹数据，包括：
基于所述角度偏差绕旋转中心旋转所述目标点，获取第一修正点以及所述第一修正点的坐标值；
基于所述第一修正点的坐标值，确定所述第一修正点与理论点的位移偏差；
基于所述位移偏差平移所述第一修正点，获取最终修正点；
基于所述最终修正点，修正所述原始轨迹数据。
4.根据权利要求3所述的产品检测轨迹的优化方法，其特征在于，所述基于所述角度偏差绕旋转中心旋转所述目标点，获取第一修正点以及所述第一修正点的坐标值，包括：
基于所述目标点的坐标值和所述旋转中心的坐标值，确定所述目标点与所述旋转中心之间的第一距离和第一弧度；
基于所述角度偏差，确定第二弧度；
基于所述第一弧度和所述第二弧度，确定所述第一修正点与所述旋转中心之间的目标弧度；
基于所述目标弧度、所述第一距离和所述旋转中心的坐标值，确定所述第一修正点的坐标值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的产品检测轨迹的优化方法，其特征在于，在所述基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据之后，所述方法还包括：
获取修正后的轨迹数据与所述待测产品之间的偏差；
在所述偏差大于目标阈值的情况下，将所述修正后的轨迹数据确定为所述原始轨迹数据。
6.根据权利要求1-4任一项所述的产品检测轨迹的优化方法，其特征在于，所述基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据，包括：
基于目标偏心数据，采用三角函数将所述多个第一像素的像素坐标转换为所述原始轨迹数据；其中，所述目标偏心数据为所述待测产品与载台之间的偏心数据。
7.一种产品检测轨迹的优化装置，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于基于从原始轮廓图像中提取得到的多个第一像素，确定待测产品的原始轨迹数据；
第二处理模块，用于采集所述原始轨迹数据下所述待测产品的曲线段对应的多个第一轮廓图像；
第三处理模块，用于基于所述多个第一轮廓图像，修正所述原始轨迹数据。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述产品检测轨迹的优化方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的产品检测轨迹的优化方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述产品检测轨迹的优化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211696181.7A CN116051600A (zh) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | 产品检测轨迹的优化方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211696181.7A CN116051600A (zh) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | 产品检测轨迹的优化方法和装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116051600A true CN116051600A (zh) | 2023-05-02 |
Family
ID=86121109
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211696181.7A Pending CN116051600A (zh) | 2022-12-28 | 2022-12-28 | 产品检测轨迹的优化方法和装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116051600A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116542970A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-08-04 | 山东金有粮脱皮制粉设备有限公司 | 基于图像处理的面粉熟化控制方法及相关装置 |
| CN116684724A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-09-01 | 中科慧远视觉技术（洛阳）有限公司 | 工件图像采集控制方法、装置、工件检测设备和存储介质 |
-
2022
- 2022-12-28 CN CN202211696181.7A patent/CN116051600A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116684724A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-09-01 | 中科慧远视觉技术（洛阳）有限公司 | 工件图像采集控制方法、装置、工件检测设备和存储介质 |
| CN116684724B (zh) * | 2023-05-19 | 2024-04-09 | 中科慧远视觉技术（洛阳）有限公司 | 工件图像采集控制方法、装置、工件检测设备和存储介质 |
| CN116542970A (zh) * | 2023-06-30 | 2023-08-04 | 山东金有粮脱皮制粉设备有限公司 | 基于图像处理的面粉熟化控制方法及相关装置 |
| CN116542970B (zh) * | 2023-06-30 | 2023-09-15 | 山东金有粮脱皮制粉设备有限公司 | 基于图像处理的面粉熟化控制方法及相关装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11842438B2 (en) | Method and terminal device for determining occluded area of virtual object | |
| CN110169056B (zh) | 一种动态三维图像获取的方法和设备 | |
| US10043308B2 (en) | Image processing method and apparatus for three-dimensional reconstruction | |
| CN116051600A (zh) | 产品检测轨迹的优化方法和装置 | |
| US8941587B2 (en) | Method and device for gesture recognition diagnostics for device orientation | |
| JP2004118312A (ja) | 入力装置、情報装置及び制御情報生成方法 | |
| CN103412720A (zh) | 处理触控式输入信号的方法及其装置 | |
| CN116079697B (zh) | 一种基于图像的单目视觉伺服方法、装置、设备及介质 | |
| CN113793387A (zh) | 单目散斑结构光系统的标定方法、装置及终端 | |
| CN116109572A (zh) | 工件边缘微弱缺陷的检测方法、装置及电子设备 | |
| WO2023160445A1 (zh) | 即时定位与地图构建方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN110942064B (zh) | 图像处理方法、装置和电子设备 | |
| CN116053549A (zh) | 电芯定位方法、装置及系统 | |
| CN113628284B (zh) | 位姿标定数据集生成方法、装置、系统、电子设备及介质 | |
| CN112637587B (zh) | 坏点检测方法及装置 | |
| JP4683098B2 (ja) | 入力装置、情報装置及び制御情報生成方法 | |
| CN114527456A (zh) | 基于uwb的运动轨迹识别方法和电子设备 | |
| Cai et al. | A new method of detecting fingertip touch for the projector-camera HCI system | |
| TWI699705B (zh) | 車輛之位置決定方法及系統，及其相關電腦程式產品 | |
| US20200286246A1 (en) | Fingertip detection method, fingertip detection device, and medium | |
| CN116309285A (zh) | 产品检测轨迹确定方法和装置 | |
| CN116880687B (zh) | 一种基于单目多算法的悬浮触控方法 | |
| CN113227708B (zh) | 确定俯仰角的方法、装置及终端设备 | |
| CN110097638B (zh) | 基于混合跟踪器的虚拟物绘制方法及装置 | |
| CN117760364A (zh) | 折叠屏的折叠角度确定方法及装置、电子设备和存储介质 |
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 |