CN116977409B - 一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统 - Google Patents
一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116977409B CN116977409B CN202311009167.XA CN202311009167A CN116977409B CN 116977409 B CN116977409 B CN 116977409B CN 202311009167 A CN202311009167 A CN 202311009167A CN 116977409 B CN116977409 B CN 116977409B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- marking
- gray
- preset
- glass product
- 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.)
- Active
Links
- 239000011521 glass Substances 0.000 title claims abstract description 93
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 52
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 19
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 16
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 8
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 9
- 238000010330 laser marking Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge 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
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20132—Image cropping
-
- 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
- G06T2207/30204—Marker
Abstract
本发明提出了一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统,包括:判断预设区域是否平整;预设区域为设置的进行标线的区域;在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;对预处理图像进行分析,确定标线位置;根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线。将图像处理技术引入计量用玻璃制品,实现自动标线,提高了标线速率及准确性。
Description
技术领域
本发明涉及玻璃制品技术领域,特别涉及一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统。
背景技术
目前,计量用玻璃制品在成型后,需要进行刻度线的标注,通常通过人工进行标线,浪费时间,基于玻璃制品具有数量多、种类杂、型号各异的特点,通过人工标注容易造成较大的误差,影响计量用玻璃制品的计量准确性。
发明内容
本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此,本发明的第一个目的在于提出计量用玻璃制品自动标线方法,将图像处理技术引入计量用玻璃制品,实现自动标线,提高了标线速率及准确性。
本发明的第二个目的在于提出计量用玻璃制品自动标线系统。
为达到上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种计量用玻璃制品自动标线方法,包括:
判断预设区域是否平整;预设区域为设置的进行标线的区域;
在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;
采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;
对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;
对预处理图像进行分析,确定标线位置;
根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线。
根据本发明的一些实施例,判断预设区域是否平整,包括:
采集预设区域的区域图像;
对区域图像灰度化处理后进行裁剪,得到像素尺寸为m*n的标准区域图像;
分别提取标准区域图像中每行的像素点的灰度值信息及每列的像素点的灰度值信息,得到m+n条灰度值数据;
计算每条灰度值数据的方差及均值,并分别判断是否在预设方差范围内及预设均值范围内;
在确定存在至少一条方差不在预设方差范围内且均值不在预设均值范围内的灰度值数据时,表示预设区域不平整;反之,表示预设区域平整。
根据本发明的一些实施例,还包括:在确定预设区域不平整时,对预设区域进行平整处理。
根据本发明的一些实施例,对侧面图像进行预处理,得到预处理图像,包括:
对侧面图像进行降噪处理;
对降噪处理后的侧面图像进行均衡化处理,得到亮度均衡的侧面图像,作为预处理图像。
根据本发明的一些实施例,对预处理图像进行分析,确定标线位置,包括:
对预处理图像利用深度学习的图像识别技术,针对事先训练过的目标进行目标检测框选定,得到目标检测边界框图像;
对目标检测边界框图像进行灰度化处理,得到灰度图像;
采用Canny算子将灰度图像转化为边缘图像;
基于边缘图像确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线;
根据轮廓边缘建立直角坐标系,确定液面边缘线在直角坐标系中的位置参数,作为标线位置。
根据本发明的一些实施例,根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线,包括:
根据所述标线位置查询预设的坐标转换数据表,确定转换位置坐标;
标线机构移动至转换位置坐标,对玻璃制品进行标线。
根据本发明的一些实施例,在标线机构移动至转换位置坐标后,还包括:
拍摄玻璃制品的液位轮廓,并用矩形图像包围液位轮廓;
将矩形图像基于平行于地面的直线,分成上半部分图像及下半部分图像;
计算上半部分图像的第一灰度均值;
计算下半部分图像的第二灰度均值;
根据第一灰度均值及第二灰度均值确定修正结果;
标线机构根据修正结果进行移动。
根据本发明的一些实施例,根据第一灰度均值及第二灰度均值确定坐标修正结果,包括:
计算第一灰度均值与第二灰度均值的差值;
根据差值查询预设的差值-移动参数数据表,确定目标移动参数作为修正结果。
为达到上述目的,本发明第二方面实施例提出了一种计量用玻璃制品自动标线系统,包括:
判断模块,用于判断预设区域是否平整;预设区域为设置的进行标线的区域;
确定模块,用于在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;
采集模块,用于采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;
预处理模块,用于对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;
分析模块,用于对预处理图像进行分析,确定标线位置;
标线模块,用于根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线。
本发明提出了一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统,在进行标线前,判断预设区域是否平整,避免向玻璃制品内充入定量液体后导致液面出现倾斜,使得标线的不准确。将图像处理技术引入计量用玻璃制品,实现自动标线,提高了标线速率及准确性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是根据本发明一个实施例的计量用玻璃制品自动标线方法的流程图;
图2是根据本发明一个实施例的判断预设区域是否平整的流程图;
图3是根据本发明一个实施例的计量用玻璃制品自动标线系统的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明第一方面实施例提出了一种计量用玻璃制品自动标线方法,包括步骤S1-S6:
S1、判断预设区域是否平整;预设区域为设置的进行标线的区域;
S2、在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;
S3、采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;
S4、对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;
S5、对预处理图像进行分析,确定标线位置;
S6、根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线。
上述技术方案的工作原理:该实施例中,首先判断预设区域是否平整,在确定预设区域平整时,才将玻璃制品放置在预设区域,避免预设区域不平整导致的玻璃制品的液面出现倾斜,进而在识别液面时出现偏差。
该实施例中,预设时间间隔为1.5s,便于在定量液体进入玻璃制品后进行液面的平稳,同时便于进行图像的采集。
该实施例中,定量液体可以为100ml、200ml等。
该实施例中,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像对侧面图像进行预处理,得到预处理图像,便于保证采集的图像的准确性,确定准确的标线位置,进而便于根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线。
该实施例中,标线机构为激光打标设备。激光打标设备根据标线位置对玻璃制品进行激光标线。
上述技术方案的有益效果:在进行标线前,判断预设区域是否平整,避免向玻璃制品内充入定量液体后导致液面出现倾斜,使得标线的不准确。将图像处理技术引入计量用玻璃制品,实现自动标线,提高了标线速率及准确性。
如图2所示,根据本发明的一些实施例,判断预设区域是否平整,包括步骤S11-S15:
S11、采集预设区域的区域图像;
S12、对区域图像灰度化处理后进行裁剪,得到像素尺寸为m*n的标准区域图像;
S13、分别提取标准区域图像中每行的像素点的灰度值信息及每列的像素点的灰度值信息,得到m+n条灰度值数据;
S14、计算每条灰度值数据的方差及均值,并分别判断是否在预设方差范围内及预设均值范围内;
S15、在确定存在至少一条方差不在预设方差范围内且均值不在预设均值范围内的灰度值数据时,表示预设区域不平整;反之,表示预设区域平整。
上述技术方案的工作原理及有益效果:该实施例中,对区域图像灰度化处理后进行裁剪,得到像素尺寸为m*n的标准区域图像;便于消除无关的区域图像,减少图像处理量,提高图像处理速率。分别提取标准区域图像中每行的像素点的灰度值信息及每列的像素点的灰度值信息,得到m+n条灰度值数据;计算每条灰度值数据的方差及均值,并分别判断是否在预设方差范围内及预设均值范围内;在确定存在至少一条方差不在预设方差范围内且均值不在预设均值范围内的灰度值数据时,表示预设区域不平整;反之,表示预设区域平整。基于每条灰度值数据的方差及均值与预设方差范围内及预设均值范围的比较结果,准确判断预设区域是否平整。
根据本发明的一些实施例,还包括:在确定预设区域不平整时,对预设区域进行平整处理。
上述技术方案的有益效果:在确定预设区域不平整时,对预设区域进行平整处理,避免出现因预设区域不平整导致的液面检测偏差,进而导致标线错误。
根据本发明的一些实施例,对侧面图像进行预处理,得到预处理图像,包括:
对侧面图像进行降噪处理;
对降噪处理后的侧面图像进行均衡化处理,得到亮度均衡的侧面图像,作为预处理图像。
上述技术方案的工作原理及有益效果:对侧面图像进行降噪处理;便于消除图像噪声的影响。对降噪处理后的侧面图像进行均衡化处理,得到亮度均衡的侧面图像;便于实现亮度均衡,便于提高图像识别的准确性。
根据本发明的一些实施例,对预处理图像进行分析,确定标线位置,包括:
对预处理图像利用深度学习的图像识别技术,针对事先训练过的目标进行目标检测框选定,得到目标检测边界框图像;
对目标检测边界框图像进行灰度化处理,得到灰度图像;
采用Canny算子将灰度图像转化为边缘图像;
基于边缘图像确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线;
根据轮廓边缘建立直角坐标系,确定液面边缘线在直角坐标系中的位置参数,作为标线位置。
上述技术方案的工作原理:该实施例中,对预处理图像利用深度学习的图像识别技术,针对事先训练过的目标进行目标检测框选定,得到目标检测边界框图像;便于准确确定感兴趣的区域,即玻璃制品对应的图像。
该实施例中,对目标检测边界框图像进行灰度化处理,得到灰度图像;采用Canny算子将灰度图像转化为边缘图像;基于边缘图像确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线;基于边缘图像准确确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线,根据轮廓边缘建立直角坐标系,确定液面边缘线在直角坐标系中的位置参数,作为标线位置。
上述技术方案的有益效果:准确确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线,根据轮廓边缘建立直角坐标系,确定液面边缘线在直角坐标系中的位置参数,作为标线位置,准确确定标线位置。
根据本发明的一些实施例,根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线,包括:
根据所述标线位置查询预设的坐标转换数据表,确定转换位置坐标;
标线机构移动至转换位置坐标,对玻璃制品进行标线。
上述技术方案的工作原理:该实施例中,坐标转换数据表为基于建立的图像的坐标与标线机构的移动坐标的对应关系确定的。便于实现图像上的位置坐标与标线机构的位置坐标的转换。
上述技术方案的有益效果:根据所述标线位置查询预设的坐标转换数据表,确定转换位置坐标;标线机构移动至转换位置坐标,对玻璃制品进行标线。便于确定标线结构的移动坐标,实现自动标线。
根据本发明的一些实施例,在标线机构移动至转换位置坐标后,还包括:
拍摄玻璃制品的液位轮廓,并用矩形图像包围液位轮廓;
将矩形图像基于平行于地面的直线,分成上半部分图像及下半部分图像;
计算上半部分图像的第一灰度均值;
计算下半部分图像的第二灰度均值;
根据第一灰度均值及第二灰度均值确定修正结果;
标线机构根据修正结果进行移动。
上述技术方案的工作原理:该实施例中,在标线机构移动至转换位置坐标后,对标线机构的标线位置进行修正。拍摄玻璃制品的液位轮廓,并用矩形图像包围液位轮廓;将矩形图像基于平行于地面的直线,分成上半部分图像及下半部分图像;上半部分图像与下半部分图像是等分的。计算上半部分图像的第一灰度均值;计算下半部分图像的第二灰度均值;根据第一灰度均值及第二灰度均值确定修正结果;修正结果为基于第一灰度均值及第二灰度均值确定的移动参数。标线机构根据修正结果进行移动。在移动完成后,进行标线。
上述技术方案的有益效果:在标线机构移动至转换位置坐标后,对标线机构的标线位置进行修正,不仅仅单纯的依赖坐标转换数据表确定的转换位置坐标,在实际标线过程中,对转换位置坐标进行误差校正,使得标线机构的标线部件与页面平齐,便于提高了标线的准确性。
根据本发明的一些实施例,根据第一灰度均值及第二灰度均值确定坐标修正结果,包括:
计算第一灰度均值与第二灰度均值的差值;
根据差值查询预设的差值-移动参数数据表,确定目标移动参数作为修正结果。
上述技术方案的工作原理及有益效果:计算第一灰度均值与第二灰度均值的差值;根据差值查询预设的差值-移动参数数据表,确定目标移动参数作为修正结果。液面上的图像灰度均值小于液面下的图像灰度均值。基于转换位置坐标确定的标线机构的误差不大,因此差值小于预设差值阈值,表示标线机构移动过低,需要向上移动。差值大于预设差值阈值时,表示标线结构移动过高,需要向下移动。在差值等于预设差值阈值时,表示平行于地面的直线与玻璃制品的液位轮廓平齐,即标线的准确位置。预设的差值-移动参数数据表为基于多次实现获取的差值与移动距离、移动方向的数据表。便于准确确定修正结果。
如图3所示,本发明第二方面实施例提出了一种计量用玻璃制品自动标线系统,包括:
判断模块,用于判断预设区域是否平整;预设区域为设置的进行标线的区域;
确定模块,用于在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;
采集模块,用于采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;
预处理模块,用于对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;
分析模块,用于对预处理图像进行分析,确定标线位置;
标线模块,用于根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线。
上述技术方案的有益效果:在进行标线前,判断预设区域是否平整,避免向玻璃制品内充入定量液体后导致液面出现倾斜,使得标线的不准确。将图像处理技术引入计量用玻璃制品,实现自动标线,提高了标线速率及准确性。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.一种计量用玻璃制品自动标线方法,其特征在于,包括:
判断预设区域是否平整;预设区域为设置的放置玻璃制品的区域;
在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;
采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;
对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;
对预处理图像进行分析,确定标线位置;
根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线;
判断预设区域是否平整,包括:
采集预设区域的区域图像;
对区域图像灰度化处理后进行裁剪,得到像素尺寸为m*n的标准区域图像;
分别提取标准区域图像中每行的像素点的灰度值信息及每列的像素点的灰度值信息,得到m+n条灰度值数据;
计算每条灰度值数据的方差及均值,并分别判断是否在预设方差范围内及预设均值范围内;
在确定存在至少一条方差不在预设方差范围内且均值不在预设均值范围内的灰度值数据时,表示预设区域不平整;反之,表示预设区域平整;
对预处理图像进行分析,确定标线位置,包括:
对预处理图像利用深度学习的图像识别技术,针对事先训练过的目标进行目标检测框选定,得到目标检测边界框图像;
对目标检测边界框图像进行灰度化处理,得到灰度图像;
采用Canny算子将灰度图像转化为边缘图像;
基于边缘图像确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线;
根据轮廓边缘建立直角坐标系,确定液面边缘线在直角坐标系中的位置参数,作为标线位置。
2.如权利要求1所述的计量用玻璃制品自动标线方法,其特征在于,还包括:在确定预设区域不平整时,对预设区域进行平整处理。
3.如权利要求1所述的计量用玻璃制品自动标线方法,其特征在于,对侧面图像进行预处理,得到预处理图像,包括:
对侧面图像进行降噪处理;
对降噪处理后的侧面图像进行均衡化处理,得到亮度均衡的侧面图像,作为预处理图像。
4.如权利要求1所述的计量用玻璃制品自动标线方法,其特征在于,根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线,包括:
根据所述标线位置查询预设的坐标转换数据表,确定转换位置坐标;
标线机构移动至转换位置坐标,对玻璃制品进行标线。
5.如权利要求4所述的计量用玻璃制品自动标线方法,其特征在于,在标线机构移动至转换位置坐标后,还包括:
拍摄玻璃制品的液位轮廓,并用矩形图像包围液位轮廓;
将矩形图像基于平行于地面的直线,分成上半部分图像及下半部分图像;
计算上半部分图像的第一灰度均值;
计算下半部分图像的第二灰度均值;
根据第一灰度均值及第二灰度均值确定修正结果;
标线机构根据修正结果进行移动。
6.如权利要求5所述的计量用玻璃制品自动标线方法,其特征在于,根据第一灰度均值及第二灰度均值确定坐标修正结果,包括:
计算第一灰度均值与第二灰度均值的差值;
根据差值查询预设的差值-移动参数数据表,确定目标移动参数作为修正结果。
7.一种计量用玻璃制品自动标线系统,其特征在于,包括:
判断模块,用于判断预设区域是否平整;预设区域为设置的放置玻璃制品的区域;
确定模块,用于在确定预设区域平整时,将玻璃制品放置在预设区域,基于预设时间间隔依次向玻璃制品内充入定量液体;
采集模块,用于采集每次充入定量液体后玻璃制品的侧面图像;
预处理模块,用于对侧面图像进行预处理,得到预处理图像;
分析模块,用于对预处理图像进行分析,确定标线位置;
标线模块,用于根据标线位置基于标线机构对玻璃制品进行标线;
判断预设区域是否平整,包括:
采集预设区域的区域图像;
对区域图像灰度化处理后进行裁剪,得到像素尺寸为m*n的标准区域图像;
分别提取标准区域图像中每行的像素点的灰度值信息及每列的像素点的灰度值信息,得到m+n条灰度值数据;
计算每条灰度值数据的方差及均值,并分别判断是否在预设方差范围内及预设均值范围内;
在确定存在至少一条方差不在预设方差范围内且均值不在预设均值范围内的灰度值数据时,表示预设区域不平整;反之,表示预设区域平整;
对预处理图像进行分析,确定标线位置,包括:
对预处理图像利用深度学习的图像识别技术,针对事先训练过的目标进行目标检测框选定,得到目标检测边界框图像;
对目标检测边界框图像进行灰度化处理,得到灰度图像;
采用Canny算子将灰度图像转化为边缘图像;
基于边缘图像确定玻璃制品的轮廓边缘及液面边缘线;
根据轮廓边缘建立直角坐标系,确定液面边缘线在直角坐标系中的位置参数,作为标线位置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311009167.XA CN116977409B (zh) | 2023-08-11 | 2023-08-11 | 一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311009167.XA CN116977409B (zh) | 2023-08-11 | 2023-08-11 | 一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116977409A CN116977409A (zh) | 2023-10-31 |
CN116977409B true CN116977409B (zh) | 2024-01-30 |
Family
ID=88477932
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311009167.XA Active CN116977409B (zh) | 2023-08-11 | 2023-08-11 | 一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116977409B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH061628A (ja) * | 1992-04-24 | 1994-01-11 | Mitsuboshi Daiyamondo Kogyo Kk | 自動ガラススクライバー |
CN104316709A (zh) * | 2014-10-15 | 2015-01-28 | 中国航空工业集团公司北京航空材料研究院 | 一种用于实现容量瓶定容的自动加液控制方法 |
CN105405142A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-16 | 冯平 | 一种玻璃面板的边缺陷检测方法及系统 |
CN105809168A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-07-27 | 佛山市质量计量监督检测中心 | 标准恒温槽玻璃温度计的图像模糊识别方法 |
JP3224054U (ja) * | 2019-09-09 | 2019-11-21 | 株式会社シライテック | ガラス基板の分断縁検査装置 |
CN112502015A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-03-16 | 济南北方交通工程咨询监理有限公司 | 高速公路无人驾驶自动划线车 |
JP2021139720A (ja) * | 2020-03-04 | 2021-09-16 | 株式会社日立ハイテクファインシステムズ | 自動定容装置及び自動定容方法、並びに自動定容システム |
CN113776629A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-10 | 广州计量检测技术研究院 | 玻璃量器自动校准系统及控制方法、装置 |
CN114877974A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-09 | 广州计量检测技术研究院 | 量入式玻璃量器的液面自动调定方法及装置、设备 |
CN114926625A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-19 | 中国计量大学 | 一种基于图像处理技术的玻璃液体温度计自动读数方法 |
CN116182988A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-30 | 广州工程技术职业学院 | 透明容器的液面自动检测方法及装置、设备 |
-
2023
- 2023-08-11 CN CN202311009167.XA patent/CN116977409B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH061628A (ja) * | 1992-04-24 | 1994-01-11 | Mitsuboshi Daiyamondo Kogyo Kk | 自動ガラススクライバー |
CN104316709A (zh) * | 2014-10-15 | 2015-01-28 | 中国航空工业集团公司北京航空材料研究院 | 一种用于实现容量瓶定容的自动加液控制方法 |
CN105405142A (zh) * | 2015-11-12 | 2016-03-16 | 冯平 | 一种玻璃面板的边缺陷检测方法及系统 |
CN105809168A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-07-27 | 佛山市质量计量监督检测中心 | 标准恒温槽玻璃温度计的图像模糊识别方法 |
JP3224054U (ja) * | 2019-09-09 | 2019-11-21 | 株式会社シライテック | ガラス基板の分断縁検査装置 |
JP2021139720A (ja) * | 2020-03-04 | 2021-09-16 | 株式会社日立ハイテクファインシステムズ | 自動定容装置及び自動定容方法、並びに自動定容システム |
CN112502015A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-03-16 | 济南北方交通工程咨询监理有限公司 | 高速公路无人驾驶自动划线车 |
CN113776629A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-10 | 广州计量检测技术研究院 | 玻璃量器自动校准系统及控制方法、装置 |
CN114926625A (zh) * | 2022-05-19 | 2022-08-19 | 中国计量大学 | 一种基于图像处理技术的玻璃液体温度计自动读数方法 |
CN114877974A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-08-09 | 广州计量检测技术研究院 | 量入式玻璃量器的液面自动调定方法及装置、设备 |
CN116182988A (zh) * | 2023-03-02 | 2023-05-30 | 广州工程技术职业学院 | 透明容器的液面自动检测方法及装置、设备 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Enhanced vision algorithm for concurrent assessment of Identification Marks for glass manufacturing;Carlos Vázquez et al;《 2016 2nd IEEE International Symposium on Robotics and Manufacturing Automation》;第1-6页 * |
一种机器视觉调定玻璃量器液面的方法;张晓凤 等;《机电工程技术》;第51卷(第11期);第138-141页 * |
基于机器视觉的玻璃瓶缺陷检测与抓取系统研究;王一冰;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;第2016年卷(第11期);第I138-404页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116977409A (zh) | 2023-10-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102165288B (zh) | 使用影像在时间上的像素的浓度分布变化的液体边界面识别方法和使用该方法的液体高度识别装置 | |
CN106546263B (zh) | 一种基于机器视觉的激光水平仪出射激光线检测方法 | |
CN101408985B (zh) | 一种圆形光斑亚像素中心提取方法及装置 | |
CN109409290B (zh) | 一种温度表检定读数自动识别系统及方法 | |
CN106017350A (zh) | 基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置及检测方法 | |
CN108592948B (zh) | 一种管水准器气泡偏移量自动测量方法 | |
CN100452079C (zh) | 一种全自动汽车清洗中车辆模式识别的方法 | |
CN108489394A (zh) | 一种大尺寸薄板金属工件几何质量自动检测装置及方法 | |
CN112254744A (zh) | 一种气泡水平仪校准方法、系统、装置及存储介质 | |
CN110695520A (zh) | 基于视觉的全自动振镜视场校准系统及其校准方法 | |
CN110688996A (zh) | 一种基于视觉传感的嵌入式自动读尺装置与方法 | |
CN116977409B (zh) | 一种计量用玻璃制品自动标线方法及系统 | |
CN115861217A (zh) | 一种基于视觉的背光板电路板缺陷检测系统及方法 | |
CN115984177A (zh) | 机器视觉检测装置及其控制方法、控制装置及存储介质 | |
CN208042989U (zh) | 一种大尺寸薄板金属工件几何质量自动检测装置 | |
CN113160223A (zh) | 轮廓的确定方法、确定装置、检测设备及存储介质 | |
CN114078220B (zh) | 一种基于深度相机的托盘识别方法 | |
CN110057555B (zh) | 线激光器平面度检测方法 | |
CN115588051B (zh) | 矿石加工环节的激光雷达和相机空间位置自动标定方法 | |
CN112233063B (zh) | 一种大尺寸圆形物体的圆心定位方法 | |
CN110245647B (zh) | 一种玻璃液体温度计自动定位与读数的方法 | |
CN114022449A (zh) | 一种台球比赛中的图像处理方法及系统 | |
CN113406920A (zh) | 一种基于机器视觉的箱体定位控制系统及其方法 | |
CN113074660A (zh) | 一种大尺寸透明物体的面型测量方法 | |
CN110517614B (zh) | 一种液晶模组导电粒子不良的检测方法 |
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 |