广东省工业攻关项目(2008B01040004)
- 作品数：7 被引量：66H指数：3
- 相关作者：李迪张舞杰叶峰李方更多>>
- 相关机构：华南理工大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法被引量：26
- 2009年
- 亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,文中对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析,提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法.该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,利用图像边缘灰度信息对模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置.理论分析和实验结果表明,基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法的定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zern ike矩和插值法提高了两个数量级.此算法能较好地满足影像测量的稳定可靠、高精度及强实时性要求.
- 张舞杰李迪叶峰
- 关键词：亚像素SIGMOID函数边缘检测
- 基于视觉的SMT印刷钢网尺寸测量方法被引量：1
- 2009年
- 为实现SMT钢网尺寸的精确自动测量,提出了一种基于Gerber文件信息的视觉测量方法。首先,采用NED公司的NUCLi7K线扫描相机采集真实图像,并通过读取Gerber文件提取图形的形状及大小等信息。其次,通过坐标比例、旋转和平移变换建立Gerber文件图形信息坐标系和真实图像坐标系之间的坐标映射以确定图形在真实图像上的大致位置。然后,采用Canny算子和Gray moments算子实现图形边缘的像素级和亚像素级精确定位。最后,根据图形的亚像素边缘通过直线和圆等图元拟合方法实现图形尺寸的精确测量。实验中测量值的最大测量误差为0.0854 pixel(0.91μm),均方差最大值为0.0282 pixel(0.30μm),表明该测量方法具有稳定、可靠和精度高等特点,能有效满足钢网尺寸自动测量要求。
- 张舞杰李迪叶峰
- 关键词：坐标映射亚像素边缘定位
- SMT印刷钢网缺陷视觉检测方法研究被引量：1
- 2010年
- 提出了一种基于视觉检测的SMT印刷钢网缺陷检测方法。该方法首先根据Gerber文件生成标准图像,利用Mark点在标准图像和实际图像上建立坐标系及两者之间的坐标映射关系。为了实现标准图像和实际图像间的精确对齐,采用了图像配准方法实现图像的精确对位,在此基础上采用差影法对钢网的缺陷进行检测。实验结果表明:作者提出的方法具有稳定、可靠和精度高等特点,达到了快速、有效地实现钢网缺陷检测的目的。
- 张舞杰李迪叶峰
- 关键词：坐标映射图像配准
- 硅太阳能电池纹理缺陷检测被引量：14
- 2010年
- 为实现硅太阳能电池纹理缺陷检测,提出一种采用方向可变滤波器组并结合Hough变换的检测方法。通过方向可变滤波器提取图像边缘并采用Hough变换确定纹理方向,采用角度与纹理方向一致的方向可变滤波器滤波,实现消除规则直线纹理,保留纹理缺陷特征。对滤波后的纹理缺陷结果图像采用双阈值法,以确定纹理缺陷所在的位置。和Gabor滤波器及小波滤波器的比较实验结果表明:该方法比前两种方法能更有效地进行硅太阳能电池纹理缺陷检测。
- 张舞杰李迪叶峰
- 关键词：硅太阳能电池HOUGH变换
- 基于视觉的贴片元件检测算法被引量：3
- 2010年
- 为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.
- 张舞杰李迪叶峰
- 关键词：贴片元件亚像素视觉检测快速傅里叶变换边缘检测
- 硅太阳能电池视觉检测方法研究被引量：21
- 2010年
- 硅太阳能电池生产过程中的检测是一个重要的环节,针对硅太阳能电池片的特点,提出了一种基于视觉检测的硅太阳能电池检测方法。通过拟合直线和圆进行外形尺寸的测量,并在此基础上通过计算边缘点到拟合直线或圆弧的距离进行外形破损检测。针对丝印后电池表面纹理结构比较复杂的特点,采用多模板匹配并结合差影的方法进行丝印缺陷检测。实验结果表明:提出的方法具有稳定、可靠和精度高等特点,达到了快速、有效地实现硅太阳能电池缺陷检测的目的。
- 张舞杰李迪叶峰
- 关键词：光伏产业硅太阳能电池丝印
- 一种基于视觉的干电池检测方法被引量：2
- 2011年
- 提出一种基于视觉的干电池检测方法。采用自适应的图像分割方法实现锌桶、内外层胶、电解质和碳棒的图像分割;根据分割后的图像,分别采用圆拟合来进行尺寸计算;通过计算锌桶的厚度和变形、内外层胶的厚度、电解质的厚度及碳棒中心相对于锌桶中心的偏移量来检测各项缺陷。实验结果表明:该干电池检测方法具有稳定、可靠和精度高等特点,达到了快速、有效地实现干电池尺寸测量和缺陷检测的目的。
- 张舞杰李迪叶峰李方
- 关键词：干电池胶层图像分割
