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题名微型相机模组画胶缺陷检测方法研究
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作者
吴福培
吕立伟
余冠霖
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机构
汕头大学智能制造技术教育部重点实验室
中国电信股份有限公司驻马店分公司
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出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第6期2098-2107,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61573233)
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515010661)
广东省普通高校重点领域专项资助项目(2020ZDZX2005)。
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文摘
为准确检测画胶缺陷以提升微型相机模组画胶工艺质量,提出一种微型相机模组画胶缺陷检测方法。通过分析由环形光源和3CCD相机获取的画胶图像特征,提出一种自适应多阈值画胶图像分割方法,在此基础上分析画胶工艺过程中常见的良品、多胶、少胶、断胶、刮胶、偏移6种类型的画胶图像特征,提取画胶图像的全局特征和局部特征,并建立6种画胶类型特征的矩阵表达模型与检测方法。最后采集1059张画胶图像进行缺陷检测实验,并采用错误分类误差、交并比和骰子系数对检测结果进行评估。实验结果表明,所提方法对画胶缺陷检测的正确率为95.94%,漏杀率为0.38%,同时单次检测时长小于0.15 s,检验了所提方法的准确性和时效性。
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关键词
微型相机模组
画胶
图像分割
缺陷检测
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Keywords
micro camera module
painting glue
image segmentation
defect detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名微型相机模组贴装过程画胶表面三维测量方法
被引量：2
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作者
吴福培
余冠霖
乐聪
叶玮琳
朱树锴
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机构
汕头大学工学院机械工程系
广东奥普特科技股份有限公司
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期265-274,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.61573233)
广东省自然科学基金(No.2021A1515010661)
+1 种基金
广东省普通高校重点领域专项(No.2020ZDZX2005)
广东省高校创新团队项目(No.2015KCXTD018)。
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文摘
微型相机模组画胶工艺的三维测量是确保其贴装质量的关键。针对微型相机模组贴装过程的画胶表面三维测量需求,基于单目视觉成像模型提出了画胶表面的三维测量方法。首先,基于单目视觉系统的成像机理建立其成像模型,进而揭示该成像模型中各参数对图像灰度值的影响规律。其次,分析单幅画胶图像的三维信息特征,建立待测画胶表面高度信息的映射模型,给出待测画胶表面高度信息的求解方法。最后,通过实验测量微型相机模组贴装过程的画胶表面三维。实验结果表明,所提方法的高度测量平均误差小于±10μm,且单张图像的检测时间小于0.2 s,验证了所提方法的有效性和实时性。
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关键词
单目视觉
三维测量
视觉测量
微型相机模组
画胶
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Keywords
Monocular vision
Three-dimensional measurement
Visual measurement
Micro-camera module
Glue painting
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名机械式打结机纱线捕获状态检测方法
被引量：1
- 3
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作者
屠佳佳
李长征
戴宁
孙磊
毛慧敏
史伟民
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机构
浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室
浙江机电职业技术学院自动化学院
浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)
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出处
《纺织学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期205-212,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFB1304000)
浙江省博士后科研项目择优资助一等资助项目(ZJ2021038)
浙江理工大学科研启动基金项目(11150131722114)。
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文摘
为解决机械式打结机在纱架上完成纱线接头时无法检测头线、尾线捕获状态的问题,提出一种基于图像像素点测量的检测方法。该方法结合机械式打结机工作原理,将集安装盒、相机模组和光源于一体的纱线检测识别系统,固定在风机和吸嘴之间的透明吸管上,然后通过小型嵌入式模块采集图像、处理图像、统计像素点、输出信号等流程实现低成本的纱线捕获状态检测。同时顶部安装相机模组,左右两侧安装光源,底部设计纱线通道,内部底板设计为左右均分的黑白背景,结构小巧、图像采集环境稳定。系统搭建后,对白色等8种纱线进行了捕获状态测试。结果表明:该方法检测效果好、识别率高,实现了模块化纱线捕获状态检测,不仅准确度高、成本低,而且安装方便,可实现生产推广应用。
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关键词
机械式打结机
纱线检测系统
图像像素点测量
相机模组
嵌入式模块
圆纬机
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Keywords
mechanical knotter
yarn detection system
image pixel measurement
camera module
embedded module
circular knitting machine
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分类号
TP103.7
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于图像处理的纱线检测识别系统
被引量：1
- 4
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作者
屠佳佳
戴宁
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机构
浙江机电职业技术学院自动化学院
浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室
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出处
《针织工业》
北大核心
2023年第6期33-37,共5页
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基金
浙江省博士后科研项目择优资助一等资助(ZJ2021038)
浙江理工大学科研启动基金项目(23242083-Y)
浙江省现代纺织装备技术重点实验室开放项目(MTMT-2301)。
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文摘
为实现圆纬机自动上下料系统中纱线吸取状态的判别,提出一种基于图像处理的纱线检测识别系统。该系统通过设计小尺寸盒子,与低成本相机模组、补光灯一起组成专用拍照盒。利用拍照盒内部稳定的光照环境,保证纱线图像高质量获取以及防止外部环境干扰影响识别效果。工控机对纱线吸取前后的图像进行处理,得到其像素值,最后根据两幅图像像素变化值大小,判断纱线是否成功吸取。系统搭建后,分别对8种不同颜色常用纱线进行测试,模拟头线识别情况,以及对黑色和白色纱线进行测试,模拟头线、尾线识别情况。结果表明:该方法能检测识别各类纱线吸取状态,可应用于圆纬机自动上下料系统。
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关键词
纱线检测识别
图像处理
拍照盒
相机模组
低成本
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Keywords
Yarn Detection and Recognition
Image Processing
Photo Box
Camera Module
Low Cost
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分类号
TS184.3
[轻工技术与工程—纺织材料与纺织品设计]
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