TW201432249A - 影像雜訊分析系統及方法 - Google Patents
影像雜訊分析系統及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TW201432249A TW201432249A TW102103042A TW102103042A TW201432249A TW 201432249 A TW201432249 A TW 201432249A TW 102103042 A TW102103042 A TW 102103042A TW 102103042 A TW102103042 A TW 102103042A TW 201432249 A TW201432249 A TW 201432249A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- image
- value
- preset
- updated image
- noise
- Prior art date
Links
Classifications
-
- 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
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30164—Workpiece; Machine component
-
- 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
- G06T2207/30168—Image quality inspection
Abstract
一種影像雜訊分析系統及方法,該系統用於:在不開啟影像量測機台的光源設備的情形下,透過影像採集卡獲取影像量測機台的攝像裝置拍攝的初始影像;將該獲取的初始影像中的每個像素點的灰度值增大,得到一個更新後的影像;分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值,確定該更新後的影像的雜訊是否符合預設標準;將該更新後的影像及雜訊分析結果顯示在該計算裝置的顯示設備上。利用本發明可以對CCD鏡頭和影像採集卡所產生的雜訊進行分析。
Description
本發明涉及一種影像量測系統及方法,尤其涉及一種影像雜訊分析系統及方法。
影像量測機台用於利用CCD(Charge Couple Device,電荷耦合器件)鏡頭獲取待測物體的影像,然後將獲取的影像傳輸給電腦的影像採集卡(Image capturing card),影像採集卡將該影像顯示在電腦的顯示螢幕上。然後,電腦中安裝的量測軟體自動對該影像進行量測,以實現對該待測物體的量測。然後,影像信號在傳輸的過程當中難免受到干擾(interference)出現雜訊,且環境越複雜,雜訊出現的頻率也就愈高,幅度也會增大。如果影像量測機台所獲取的影像的雜訊過高,將影響後續量測結果的精度。
一般而言,影像量測機台獲取的影像中的雜訊主要來自於CCD鏡頭、影像採集卡和光源設備。其中,光源設備產生的雜訊(即隨機雜訊)主要包括高斯雜訊和椒鹽雜訊。傳統的消除雜訊主要是針對隨機雜訊,無法對CCD鏡頭和影像採集卡產生的雜訊進行分析。
鑒於以上內容,有必要提供一種影像雜訊分析系統及方法,其可對CCD鏡頭和影像採集卡所產生的雜訊進行分析,以確定影像量測機台獲取的影像的品質是否符合要求。
一種影像雜訊分析系統,該系統包括:影像獲取模組,用於在不開啟影像量測機台的光源設備的情形下,透過影像採集卡獲取影像量測機台的攝像裝置拍攝的初始影像;影像處理模組,用於將該獲取的初始影像中的每個像素點的灰度值增大,得到一個更新後的影像;雜訊分析模組,用於分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值,確定該更新後的影像的雜訊是否符合預設標準;分析結果顯示模組,用於將該更新後的影像及雜訊分析結果顯示在該計算裝置的顯示設備上。
一種影像雜訊分析方法,該方法包括:影像獲取步驟,在不開啟影像量測機台的光源設備的情形下,透過影像採集卡獲取影像量測機台的攝像裝置拍攝的初始影像;影像處理步驟,將該獲取的初始影像中的每個像素點的灰度值增大,得到一個更新後的影像;雜訊分析步驟,分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值,確定該更新後的影像的雜訊是否符合預設標準;分析結果顯示步驟,將該更新後的影像及雜訊分析結果顯示在該計算裝置的顯示設備上。
相較於習知技術,所述的影像雜訊分析系統及方法,其可對CCD鏡頭和影像採集卡所產生的雜訊進行分析,以確定影像量測機台獲取的影像的品質是否符合要求。
2...計算裝置
4...影像量測機台
20...顯示設備
21...影像採集卡
22...輸入設備
23...儲存器
24...影像雜訊分析系統
25...處理器
41...CCD鏡頭
42...待測物體
240...參數設置模組
241...影像獲取模組
242...影像處理模組
243...雜訊分析模組
244...分析結果顯示模組
圖1係本發明計算裝置的應用環境示意圖。
圖2係圖1中的影像量測機台的結構示意圖。
圖3係影像雜訊分析系統的功能模組圖。
圖4係本發明影像雜訊分析方法的較佳實施方式的流程圖。
參閱圖1所示,係本發明計算裝置的應用環境示意圖。在本實施方式中,該計算裝置2透過資料線與影像量測機台4連接。其中,該計算裝置2包括透過資料匯流排相連的顯示設備20、影像採集卡21、輸入設備22、儲存器23、影像雜訊分析系統24和處理器25。在本實施方式中,所述計算裝置可以是電腦或伺服器等。
參閱圖2所示,所述影像量測機台4包括CCD鏡頭41、待測物體42及X軸馬達、Y軸馬達和Z軸馬達(圖2中未示出)等。所述X軸馬達、Y軸馬達和Z軸馬達用於控制CCD鏡頭41在X軸方向、Y軸方向和Z軸方向進行移動,以實現對待測物體42的量測。
所述CCD鏡頭41用於當影像量測機台4的光源設備開啟時,獲取待測物體42的影像,並將待測物體42的影像傳輸至計算裝置2中的影像採集卡21,影像採集卡21將該待測物體42的影像顯示在顯示設備20上。其中,所述CCD鏡頭41透過從待測物體42反射回來的光線獲取該待測物體42的影像。
所述影像雜訊分析系統24用於對CCD鏡頭41和影像採集卡21在獲取待測物體42的影像時所產生的雜訊進行分析,以確定影像量測機台4所獲取的影像的品質是否符合要求,具體過程以下描述。
所述儲存器23用於儲存所述影像雜訊分析系統24的程式碼和CCD鏡頭41獲取的影像等資料。所述顯示設備20用於顯示CCD鏡頭41獲取的影像及雜訊分析結果等資料,所述輸入設備22用於輸入測試人員設置的影像雜訊分析參數等。
在本實施方式中,所述影像雜訊分析系統24可以被分割成一個或多個模組,所述一個或多個模組被儲存在所述儲存器23中並被配置成由一個或多個處理器(本實施方式為一個處理器25)執行,以完成本發明。例如,參閱圖3所示,所述影像雜訊分析系統24被分割成參數設置模組240、影像獲取模組241、影像處理模組242、雜訊分析模組243及分析結果顯示模組244。本發明所稱的模組是完成一特定功能的程式段,比程式更適合於描述軟體在計算裝置2中的執行過程。
參閱圖4所示,係本發明影像雜訊分析方法的較佳實施方式的流程圖。
步驟S1,當量測軟體開啟時,測試人員透過參數設置模組240設置影像雜訊分析參數,包括CCD鏡頭參數和光源設備參數。其中,所述CCD鏡頭參數包括CCD鏡頭41與計算裝置2連接的串口參數,如串口傳輸速率、資料位元、停止位元和校驗位等。所述光源設備參數包括影像量測機台4的光源設備與計算裝置2連接的串口參數,如串口傳輸速率、資料位元、停止位元和校驗位等。
在本發明步驟S2執行之前,需要先關閉影像量測機台4的光源設備,以避免光源設備產生的雜訊。
步驟S2,在不開啟影像量測機台4的光源設備的情形下,影像獲取模組241透過影像採集卡21獲取CCD鏡頭41或其他攝像裝置拍攝的初始影像,該獲取的初始影像不含待測物體42。也就是說,待測物體42此時還沒有放置於影像量測機台4上,CCD鏡頭41獲取的是一張全黑的影像。
步驟S3,影像處理模組242將該獲取的初始影像中的每個像素點的灰度值增大,得到一個更新後的影像。在本實施方式中,每個像素點增大後的灰度值等於每個像素點的像素值乘以一個比例常量。舉例而言,假設初始影像大小為M×N,I(i, j)代表初始影像中一個像素點(i, j)的灰度值,則增大像素點(i, j)灰度值的具體公式如下:
Pixel(i,j)=I(i,j)×((MaxGray-MinGray)/(max{I(i,j)}-min{I(i, j)}))
0=<i<=M -1, 0=<j<=N -1,當Pixel(i, j)大於255時,取Pixel(i, j)=255,所述比例常量= (MaxGray- MinGray)/(max{I(i, j)}-min{I(i, j)})。
其中,Pixel(i, j)代表像素點(i, j)增大後的灰度值,MaxGray和MinGray分別為電腦圖形學中表示灰度常量的最大值和最小值,即MaxGray=255,MinGray=0,max{I(i, j)}代表初始影像中的最大灰度值,min{I(i, j)}代表初始影像中的最小灰度值,例如,max{I(i, j)}=252,min{I(i, j)}=8。
步驟S4,雜訊分析模組243分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值,確定該更新後的影像的雜訊是否符合預設標準。在本實施方式中,更新後的影像中的像素點的灰度值趨近於0或趨近於255的像素點越多,代表影像品質越好。在本實施方式中,將灰度值[0,255]分成三個預設區間,包括趨近於0的第一預設區間[0,10],趨近於255的第二預設區間[220,255],及第三預設區間(10,220)。
具體而言,雜訊分析模組243統計該更新後的影像中灰度值位於第一預設區間的像素點數量,得到第一像素點數量N1,計算該第一像素點數量N1在更新後的影像中所佔的第一比例值R1,R1=N1/(M×N)。
然後,雜訊分析模組243統計該更新後的影像中灰度值位於第二預設區間的像素點數量,得到第二像素點數量N2,計算該第二像素點數量N2在更新後的影像中所佔的第二比例值R2,R2=N2/(M×N)。
進一步地,雜訊分析模組243統計該更新後的影像中灰度值位於第三預設區間的像素點數量,得到第三像素點數量N3,計算該第三像素點數量N3在更新後的影像中所佔的第三比例值R3,R3=N3/(M×N)。
如果第一比例值R1大於或等於第一預設值(如80%),或者,第二比例值R2大於或等於第二預設值(如85%),則雜訊分析模組243判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準,即影像量測機台4獲取的影像符合要求。其中,如果第一比例值R1大於或等於第一預設值(R1>=80%),則雜訊分析模組243判定該更新後的影像品質為“好”,如果第二比例值R2大於或等於第二預設值(R2>=85%),則雜訊分析模組243判定該更新後的影像品質為“合格”。
如果第三比例值R3大於或等於第三預設值(如80%),則雜訊分析模組243判定該更新後的影像的雜訊不符合預設標準,即影像量測機台4獲取的影像不符合要求。如果是其他情形,則雜訊分析模組243判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準。
在其他實施方式中,雜訊分析模組243也可以只判斷第三比例值R3是否大於或等於第三預設值。如果第三比例值R3大於或等於第三預設值,則判定該更新後的影像的雜訊不符合預設標準;如果第三比例值R3小於第三預設值,則判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準。
步驟S5,分析結果顯示模組244將該更新後的影像及雜訊分析結果顯示在顯示設備上。其中,分析結果顯示模組244透過將初始影像中灰度值增大後的像素點在顯示設備20上重新繪製,以得到該更新後的影像。所述雜訊分析結果包括影像量測機台4獲取的影像品質好、合格、不合格等。
由於影像量測機台4的光源設備處於關閉狀態,因此,影像量測機台4獲取的影像中的雜訊來源於CCD鏡頭41和/或影像採集卡21。當雜訊分析模組243判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準後,測試人員可以開啟影像量測機台4的光源設備,並將待測物體42放置於影像量測機台4上,CCD鏡頭41獲取待測物體42的影像開始對該待測物體42進行影像量測。
最後應說明的是,以上實施方式僅用以說明本發明的技術方案而非限制,儘管參照較佳實施方式對本發明進行了詳細說明,本領域的普通技術人員應當理解,可以對本發明的技術方案進行修改或等同替換,而不脫離本發明技術方案的精神和範圍。
2...計算裝置
4...影像量測機台
20...顯示設備
21...影像採集卡
22...輸入設備
23...儲存器
24...影像雜訊分析系統
25...處理器
Claims (12)
- 一種影像雜訊分析系統,應用於計算裝置中,該系統包括:
影像獲取模組,用於在不開啟影像量測機台的光源設備的情形下,透過影像採集卡獲取影像量測機台的攝像裝置拍攝的初始影像;
影像處理模組,用於將該獲取的初始影像中的每個像素點的灰度值增大,得到一個更新後的影像;
雜訊分析模組,用於分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值,確定該更新後的影像的雜訊是否符合預設標準;及
分析結果顯示模組,用於將該更新後的影像及雜訊分析結果顯示在該計算裝置的顯示設備上。 - 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊分析系統,其中,所述每個像素點增大後的灰度值等於每個像素點的像素值乘以一個比例常量。
- 如申請專利範圍第2項所述之影像雜訊分析系統,其中,所述比例常量等於灰度常量的最大值與最小值之差除以該初始影像中的最大灰度值與最小灰度值之差。
- 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊分析系統,其中,所述雜訊分析模組分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值包括:
統計該更新後的影像中灰度值位於預設區間的像素點數量,計算該預設區間的像素點數量在更新後的影像中所佔的比例值;
如果該比例值大於或等於預設值,則判定該更新後的影像的雜訊不符合預設標準;
如果該比例值小於預設值,則判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準。 - 如申請專利範圍第1項所述之影像雜訊分析系統,其中,所述雜訊分析模組分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值包括:
統計該更新後的影像中灰度值位於第一預設區間的像素點數量,得到第一像素點數量,計算該第一像素點數量在更新後的影像中所佔的第一比例值;
統計該更新後的影像中灰度值位於第二預設區間的像素點數量,得到第二像素點數量,計算該第二像素點數量在更新後的影像中所佔的第二比例值;
統計該更新後的影像中灰度值位於第三預設區間的像素點數量,得到第三像素點數量,計算該第三像素點數量在更新後的影像中所佔的第三比例值;
如果第一比例值大於或等於第一預設值,或者第二比例值大於或等於第二預設值,則判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準;
如果第三比例值大於或等於第三預設值,則判定該更新後的影像的雜訊不符合預設標準。 - 如申請專利範圍第5項所述之影像雜訊分析系統,其中,所述雜訊分析模組還用於:
如果第一比例值大於或等於第一預設值,則判定該更新後的影像品質為好;
如果第二比例值大於或等於第二預設值,則判定該更新後的影像品質為合格。 - 一種影像雜訊分析方法,運行於計算裝置中,該方法包括:
影像獲取步驟,在不開啟影像量測機台的光源設備的情形下,透過影像採集卡獲取影像量測機台的攝像裝置拍攝的初始影像;
影像處理步驟,將該獲取的初始影像中的每個像素點的灰度值增大,得到一個更新後的影像;
雜訊分析步驟,分析該更新後的影像中所有像素點的灰度值,確定該更新後的影像的雜訊是否符合預設標準;及
分析結果顯示步驟,將該更新後的影像及雜訊分析結果顯示在該計算裝置的顯示設備上。 - 如申請專利範圍第7項所述之影像雜訊分析方法,其中,所述每個像素點增大後的灰度值等於每個像素點的像素值乘以一個比例常量。
- 如申請專利範圍第8項所述之影像雜訊分析方法,其中,所述比例常量等於灰度常量的最大值與最小值之差除以該初始影像中的最大灰度值與最小灰度值之差。
- 如申請專利範圍第7項所述之影像雜訊分析方法,其中,所述雜訊分析步驟包括:
統計該更新後的影像中灰度值位於預設區間的像素點數量,計算該預設區間的像素點數量在更新後的影像中所佔的比例值;
如果該比例值大於或等於預設值,則判定該更新後的影像的雜訊不符合預設標準;
如果該比例值小於預設值,則判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準。 - 如申請專利範圍第7項所述之影像雜訊分析方法,其中,所述雜訊分析步驟包括:
統計該更新後的影像中灰度值位於第一預設區間的像素點數量,得到第一像素點數量,計算該第一像素點數量在更新後的影像中所佔的第一比例值;
統計該更新後的影像中灰度值位於第二預設區間的像素點數量,得到第二像素點數量,計算該第二像素點數量在更新後的影像中所佔的第二比例值;
統計該更新後的影像中灰度值位於第三預設區間的像素點數量,得到第三像素點數量,計算該第三像素點數量在更新後的影像中所佔的第三比例值;
如果第一比例值大於或等於第一預設值,或者第二比例值大於或等於第二預設值,則判定該更新後的影像的雜訊符合預設標準;
如果第三比例值大於或等於第三預設值,則判定該更新後的影像的雜訊不符合預設標準。 - 如申請專利範圍第11項所述之影像雜訊分析方法,其中,所述雜訊分析步驟還包括:
如果第一比例值大於或等於第一預設值,則判定該更新後的影像品質為好;
如果第二比例值大於或等於第二預設值,則判定該更新後的影像品質為合格。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310027258.6A CN103974058A (zh) | 2013-01-24 | 2013-01-24 | 影像噪声分析系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW201432249A true TW201432249A (zh) | 2014-08-16 |
TWI585392B TWI585392B (zh) | 2017-06-01 |
Family
ID=51207717
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW102103042A TWI585392B (zh) | 2013-01-24 | 2013-01-28 | 影像雜訊分析系統及方法 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9135692B2 (zh) |
CN (1) | CN103974058A (zh) |
TW (1) | TWI585392B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109190504B (zh) | 2018-08-10 | 2020-12-22 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 汽车图像数据的处理方法、装置及可读存储介质 |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5280280A (en) * | 1991-05-24 | 1994-01-18 | Robert Hotto | DC integrating display driver employing pixel status memories |
US5923820A (en) * | 1997-01-23 | 1999-07-13 | Lexmark International, Inc. | Method and apparatus for compacting swath data for printers |
US6633685B1 (en) * | 1998-08-05 | 2003-10-14 | Canon Kabushiki Kaisha | Method, apparatus, and storage media for image processing |
US6631206B1 (en) * | 1999-08-30 | 2003-10-07 | University Of Washington | Image filtering in HSI color space |
US20020126910A1 (en) * | 2001-01-02 | 2002-09-12 | Eastman Kodak Company | Method of calculating noise from multiple digital images utilizing common noise characteristics |
US7031548B2 (en) * | 2001-10-04 | 2006-04-18 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Method and apparatus for filtering noise from a digital image |
US8593542B2 (en) * | 2005-12-27 | 2013-11-26 | DigitalOptics Corporation Europe Limited | Foreground/background separation using reference images |
US8320641B2 (en) * | 2004-10-28 | 2012-11-27 | DigitalOptics Corporation Europe Limited | Method and apparatus for red-eye detection using preview or other reference images |
TWI356364B (en) * | 2006-10-17 | 2012-01-11 | Chimei Innolux Corp | Liquid crystal display device and image display me |
US7968831B2 (en) * | 2007-06-12 | 2011-06-28 | The Boeing Company | Systems and methods for optimizing the aimpoint for a missile |
JP2009005008A (ja) * | 2007-06-20 | 2009-01-08 | Olympus Corp | 画像データ処理装置及び画像データ処理方法 |
US8005319B2 (en) * | 2007-09-24 | 2011-08-23 | Arcsoft, Inc. | Method for digitally magnifying images |
TWI394429B (zh) * | 2009-07-27 | 2013-04-21 | Altek Corp | 消除圖像雜訊之方法,以及使用該方法之裝置 |
US8593483B2 (en) * | 2009-10-20 | 2013-11-26 | Apple Inc. | Temporal filtering techniques for image signal processing |
JP5560721B2 (ja) * | 2010-01-12 | 2014-07-30 | セイコーエプソン株式会社 | 画像処理装置、画像表示システム、及び画像処理方法 |
JP2011211474A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Sony Corp | 画像処理装置および画像信号処理方法 |
WO2012015359A1 (en) * | 2010-07-26 | 2012-02-02 | Agency For Science, Technology And Research | Method and device for image processing |
US8989448B2 (en) * | 2011-03-22 | 2015-03-24 | Morpho, Inc. | Moving object detecting device, moving object detecting method, moving object detection program, moving object tracking device, moving object tracking method, and moving object tracking program |
JP5799634B2 (ja) * | 2011-07-22 | 2015-10-28 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理システム |
JP5891722B2 (ja) * | 2011-11-10 | 2016-03-23 | セイコーエプソン株式会社 | 制御装置、電気光学装置、電子機器および制御方法 |
US8941750B2 (en) * | 2011-12-27 | 2015-01-27 | Casio Computer Co., Ltd. | Image processing device for generating reconstruction image, image generating method, and storage medium |
US9105078B2 (en) * | 2012-05-31 | 2015-08-11 | Apple Inc. | Systems and methods for local tone mapping |
-
2013
- 2013-01-24 CN CN201310027258.6A patent/CN103974058A/zh active Pending
- 2013-01-28 TW TW102103042A patent/TWI585392B/zh not_active IP Right Cessation
-
2014
- 2014-01-17 US US14/157,537 patent/US9135692B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US9135692B2 (en) | 2015-09-15 |
TWI585392B (zh) | 2017-06-01 |
CN103974058A (zh) | 2014-08-06 |
US20140205178A1 (en) | 2014-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2019001438A1 (zh) | 显示面板的灰阶调整方法及装置 | |
JP6239594B2 (ja) | 3d情報処理装置及び方法 | |
TW201432641A (zh) | 漏光檢測系統及方法 | |
CN108156452B (zh) | 一种检测传感器的方法、装置、设备及存储介质 | |
TW201335892A (zh) | 特殊邊界量測系統及方法 | |
CN112333898A (zh) | 一种灯具亮度调节方法、装置、灯具和存储介质 | |
WO2022037051A1 (zh) | 基于云端的显示面板mura修复方法及系统 | |
CN111402220B (zh) | 用于获取信息的方法及装置 | |
WO2018090450A1 (zh) | 显示屏均匀性测试方法及显示屏均匀性测试系统 | |
CN103913150B (zh) | 智能电能表电子元器件一致性检测方法 | |
CN113344906B (zh) | 车路协同中相机评估方法、装置、路侧设备和云控平台 | |
WO2019109722A1 (zh) | 隐私遮蔽处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
TWI585392B (zh) | 影像雜訊分析系統及方法 | |
KR20230042706A (ko) | Lfa 테스트 스트립의 신경망 분석 | |
TW202226828A (zh) | 運算裝置及用於近眼顯示裝置之缺陷偵測方法 | |
CN105427315B (zh) | 数字仪表图像位置测试方法及装置 | |
WO2018094823A1 (zh) | 显示屏均匀性测试方法及系统 | |
CN105486227A (zh) | 数字仪表字体大小测试方法及装置 | |
CN114204680B (zh) | 多类型自动化检测设备融合远程诊断系统及方法 | |
WO2019126916A1 (zh) | 一种测试方法、装置及终端 | |
CN115683046A (zh) | 测距方法、装置、传感器及计算机可读存储介质 | |
CN109003569B (zh) | 显示设备拖尾时间的确定方法、装置、设备和存储介质 | |
CN113824938A (zh) | 投影控制方法、装置、终端及存储介质 | |
CN117115233B (zh) | 一种基于机器视觉的尺寸测量方法、装置及电子设备 | |
TWI755250B (zh) | 植物生長曲線確定方法、裝置、電子設備及存儲媒體 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees |