圆检测

摘要： 设计了一个基于四旋翼飞行器的巡线机器人,巡检电力线路及杆塔状态,发现异常时拍摄并存储,任务结束后数据传送到地面显示装置上显示。视觉部分使用3个摄像头,其作用分别为:基于树莓派搭载OpenCV环境,使用稠密光流算法,采集正下方图像,在避免摩尔纹干扰的前提下得到光流数据,进而得到四旋翼飞行器的速度;基于OpenMV,使用霍夫变换算法检测起点圆用于定点起飞,使用MicroPython里的morph函数通过过滤器内核对条纹图像进行卷积得到飞行路径;基于OpenMV,通过色块信息对黑杆距离进行计算以实现绕杆转180°的要求,使用MicroPython里的函数检测条形码和二维码。经测试,3个摄像头协同工作实现了四旋翼飞行器对当前位置和状态的判断,完成电力线路及杆塔状态检测。

摘要： 电气盘柜的状态由安装在盘柜上的指示灯的颜色和亮灭状态表征;文章提出了一种基于Hough变换和HSV彩色空间的电气盘柜状态智能识别方法;该方法首先对实时采集的盘柜图像进行预处理,得到二值化的边缘轮廓图像;再利用霍夫梯度法检测出二值化边缘轮廓图像中包含指示灯的圆,并通过RGB阈值筛选、连通域标记法和圆轮廓阈值筛选条件对无效圆进行剔除处理;然后根据这些圆圆心处图像的HSV特征值的V值判断指示灯的亮灭状态;最后根据圆边缘处图像的H、S、V值建立点亮状态的指示灯颜色判别模型,智能判断点亮指示灯的颜色类别(红、绿、黄);实验表明,该方法能较快速、准确地识别出处于点亮状态的指示灯及其颜色,准确度达到98%以上。

摘要： 针对长尺寸3C产品外壳螺丝孔位置尺寸的测量,采用传统的内径千分尺、卡尺、量规等手动机械工具存在量程有限、主观误差、效率低且容易损伤工件等问题,搭建了一种由机械传动平台、光源、工业相机、计算机等构成的长尺寸3C产品外壳螺丝孔位尺寸机器视觉检测系统。由机械传动平台结合工业相机快速精准采集工件的二维数字图像,通过图像处理获取工件外壳的边缘及螺丝圆孔轮廓特征,并采用边缘检测、Hough变换圆检测及直线检测算法,实现精准定位螺丝孔中心及工件外壳边缘直线。提出了基于直线检测和圆检测定位的工件螺孔位置尺寸测量方法和基于图纸尺寸先验位置关系定位的工件螺孔位置尺寸测量方法,实现了螺丝孔位置尺寸测量,且最高精度达到0.08 mm。

摘要： 为了开发一种检测精度高,检测速度快的圆检测方法,研究者们进行了大量的研究.然而,现有的圆检测方法都依赖于边缘检测器获取的边缘图进行计算,边缘图不仅包含大量无效边缘,而且将有效的圆弧边缘也混杂为一体,不利于多圆检测.受到卷积神经网络在其他领域成功的启发,本文提出一种基于卷积神经网络的圆检测方法.本文方法利用目标检测技术和语义分割技术将多圆检测任务划分为多个单圆检测任务,并且能准确地提取圆的边缘信息(不包含背景和纹理的边缘).为了训练检测模型和验证方法的有效性,本文收集了硬币图像进行标注作为数据集,并通过实验对比三种优秀的圆检测方法.实验结果表明,本文的圆检测方法获得了较高的检测精度,在测试集上优于所有对比方法.

摘要： 针对某装配线上离合器飞轮字符识别过程中出现的定位不准确、效率低的问题,提出一种环形字符区域定位方法和基于图像LBP特征的字符识别方法。首先,对相机采集到的离合器飞轮图像进行预处理,运用Canny边缘检测算子定位边缘轮廓,提取边缘坐标。其次,将像素级边缘坐标确定的圆心集导入DBSCAN聚类算法用来定位圆环区域,得到多行字符区域之后采用像素投影法进行字符分割。最后,利用LBP(local binary patterns)和支持向量机(support vector machine,SVM)方法对分割后的字符图像进行识别。实验结果表明,该方法检测速度快,抗干扰性强,整体字符识别准确率达到96%以上,能够满足离合器飞轮字符识别检测需求。

摘要： 为改善传统随机圆检测算法精度差、效率低以及可重复性差的问题,提出基于曲线拟合的新检测算法。该算法基于概化算法对图像提取的边缘进行曲线拟合,并结合曲率特征对边缘进行分割并筛选分类,最后利用随机圆检测算法进行圆识别。实验结果表明,相较于传统随机圆检测算法,基于曲线拟合的随机圆检测算法能准确识别图像中的圆轮廓,执行效率提高了59.1%以上。基于曲线拟合的随机圆检测算法不仅能提高图像中圆轮廓的识别准确度,在算法执行效率和抗干扰性方面也有所提升。

摘要： 针对成捆堆放的原木端面图像,利用机器视觉方法开发一个材积检测系统,算法的鲁棒性和系统应用的方便性是两个关键难点。为了解决上述问题,实现原木材积自动化检测,设计并开发了结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统。首先,在对训练样本做了旋转、调整曝光度、加噪声等提高模型鲁棒性的预处理后,使用YOLOv3⁃tiny卷积神经网络对原木端面图像进行目标检测,计算得到每一个原木端面对应的目标区域;其次,在对目标区域计算边缘并去除目标区域中心噪声边缘后,利用Hough变换圆检测算法计算原木端面轮廓的准确直径;最后,开发了操作简捷方便的用户界面,根据用户输入的一个原木轮廓径级校准信息和长度,即可实现图中所有原木的材积检测。本系统在多种原木端面图像上,包括端面完好、端面伐痕、端面霉变、环境复杂等情景进行实验验证,系统真检率为98.79%,误检率为0.602%。结果显示本系统在各种复杂原木端面图像上具有很好的鲁棒性,同时为了兼容深度学习算法与用户界面设计,本系统在PyQt5核心库上实现了操作界面,其操作简洁、使用方便。

摘要： 圆检测应用广泛,是布氏硬度自动测量的关键.针对圆检测中存在圆分裂、多个圆、不完整圆的情况,提出一种基于交叉圆合并、凸包点迭代纯化最小二乘拟合的圆检测方法.首先对图像进行纹理增强并二值化,其次提取有效区域的最小外接矩形,并得到圆弧与最小外接矩形的三个切点,得到初始圆,然后合并有交叉的圆.最后求合并圆的轮廓点与其凸包的交集,进行迭代纯化最小二乘拟合,最终得到亚像素级的圆半径值.最后通过实际应用测试,验证了论文方法的有效性.

摘要： 为解决现有随机Hough变换(RHT)圆检测算法存在的无效积累严重问题,提出一种基于k-means聚类算法和随机Hough变换(RHT)圆检测算法的双阶段圆检测算法(KRA).所提出的KRA由k-means聚类算法和RHT圆检测算法两部分组成.k-means聚类算法负责对边缘点进行聚类,得到每一类边缘点额范围.在此基础上,RHT圆检测算法对区域内的点进行检测,最终得到圆的参数.实验表明,提出的KRA能检测到所有圆,并且算法的聚类和检测时间只占RHT圆检测时间的25.2％～67.8％,即采样积累减少25.2％～67.8％,从而证明了文章提出的算法在减少无效采样方面的有效性.

摘要： 针对成捆堆放的原木端面图像,利用机器视觉方法开发一个材积检测系统,算法的鲁棒性和系统应用的方便性是两个关键难点.为了解决上述问题,实现原木材积自动化检测,设计并开发了结合深度学习与Hough变换的等长原木材积检测系统.首先,在对训练样本做了旋转、调整曝光度、加噪声等提高模型鲁棒性的预处理后,使用YOLOv3-tiny卷积神经网络对原木端面图像进行目标检测,计算得到每一个原木端面对应的目标区域;其次,在对目标区域计算边缘并去除目标区域中心噪声边缘后,利用Hough变换圆检测算法计算原木端面轮廓的准确直径;最后,开发了操作简捷方便的用户界面,根据用户输入的一个原木轮廓径级校准信息和长度,即可实现图中所有原木的材积检测.本系统在多种原木端面图像上,包括端面完好、端面伐痕、端面霉变、环境复杂等情景进行实验验证,系统真检率为98.79％,误检率为0.602％.结果显示本系统在各种复杂原木端面图像上具有很好的鲁棒性,同时为了兼容深度学习算法与用户界面设计,本系统在PyQt5核心库上实现了操作界面,其操作简洁、使用方便.

摘要： 针对复杂图像中的圆检测问题,提出了一种基于曲率估计的圆检测方法。首先对目标轮廓进行边缘跟踪,然后应用模糊线段的理论进行曲率估计,通过对曲率曲线进行滤波分段,分割出可能的圆弧轮廓,最后通过平均曲率选点计算圆参数,检测出图像中的圆目标。该方法不需要参数累积空间,具有一定的抗干扰能力。实验证明,该方法能够有效地提取复杂图像中的圆。

摘要： 针对随机Hough变换(RHT)在复杂图像中检测圆时产生随机采样的大量无效累积,本文提出了一种改进的RHT圆检测方法,它利用梯度方向信息来判定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题.实验表明改进后的算法比原算法计算速度快,占用的内存小,检测性能有较大提高。

摘要： 提出了一种新的基于相交点检测及其子图分解的快速多圆/椭圆检测方法,它解决了RHT中无效采样与无效累积的问题.实验仿真结果表明本文的算法是有效的.最后给出了与直接RHT检测算法的比较,结果表明检测速度有较大提高.

摘要： 该文设计了一套基于遗传算法的人脸识别系统,整个系统包括人脸检测与定位阶段,该文采用垂直灰度积分投影算法确定了人脸左右边界,采用基于Hough变换的圆检测算法定位了眼睛中心,然后利用小范围水平灰度积分投影法确定了嘴巴中心,最后利用方框锁定、局部搜索法确定了眼角和嘴角.特征提取阶段,该文在特征矢量的质量与数量两方面做了权衡,保证了系统的运行速度.人脸识别阶段,该文采用了根据遗传学而演化的一种高精度、高搜索度算法--遗传算法训练并确定了识别系统的权重与阈值,提高了识别系统的速度与精度.在系统设计中,该文选用了两个人脸数据库共计180幅图像用于训练与检测,该系统在实验中识别正确率可达95%以上.

摘要： 目前衍射圆环圆心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性,本文针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法.该算法利用图像边缘的梯度方向信息,寻找到对偶点,很好的解决了一般Hough变换的无效累积问题,可以快速检测出圆心坐标.基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量.

摘要： 目前衍射圆环圆心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性,本文针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法.该算法利用图像边缘的梯度方向信息,寻找到对偶点,很好的解决了一般Hough变换的无效累积问题,可以快速检测出圆心坐标.基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量.

摘要： 目前衍射圆环圆心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性,本文针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法.该算法利用图像边缘的梯度方向信息,寻找到对偶点,很好的解决了一般Hough变换的无效累积问题,可以快速检测出圆心坐标.基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量.

摘要： 目前衍射圆环圆心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性,本文针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法.该算法利用图像边缘的梯度方向信息,寻找到对偶点,很好的解决了一般Hough变换的无效累积问题,可以快速检测出圆心坐标.基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量.

摘要： 目前衍射圆环圆心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性,本文针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法.该算法利用图像边缘的梯度方向信息,寻找到对偶点,很好的解决了一般Hough变换的无效累积问题,可以快速检测出圆心坐标.基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量.

摘要： 目前衍射圆环圆心测量方法无法实现自动化、数字化、实时性,本文针对这一问题提出了基于Hough变换算法的软件实时处理方法.该算法利用图像边缘的梯度方向信息,寻找到对偶点,很好的解决了一般Hough变换的无效累积问题,可以快速检测出圆心坐标.基本满足了实际应用的高精度导轨测量和准直测量.

摘要： 本发明公开了一种晶圆在位检测装置、晶圆托架以及晶圆在位检测方法，晶圆在位检测装置包括压力介质源、多个检测孔、压力检测器、流量控制器、压力控制器和控制器，压力介质源用于提供具有预定压力的介质；每个检测孔均通过管路与压力介质源相连；压力检测器设在管路上且位于压力介质源与多个检测孔之间以便检测管路中的压力；流量控制器设在管路上且位于压力介质源与多个检测孔之间以便调节管路中的流量；压力控制器设在管路上且位于压力介质源与多个检测孔之间以便调节管路中的压力；控制器与压力检测器相连以便根据压力检测器的压力检测值判断晶圆是否在位。根据本发明的晶圆在位检测装置具有分辨率高、稳定性高等优点。

摘要： 本发明公开了一种晶圆在位检测装置、具有该晶圆在位检测装置的晶圆托架以及利用该晶圆在位检测装置进行晶圆在位检测的方法。所述晶圆在位检测装置包括：压力介质源，所述压力介质源用于提供具有预定压力的介质；多个检测孔，每个所述检测孔均通过管路与所述压力介质源相连，其中所述多个检测孔并联；压力检测器，所述压力检测器设在所述管路上且位于所述压力介质源与所述多个检测孔之间以便检测所述管路中的压力；和控制器，所述控制器与所述压力检测器相连以便根据所述压力检测器的压力检测值判断晶圆是否在位。根据本发明实施例的晶圆在位检测装置具有可靠性高、准确性高、结构简单、制造成本低等优点。

摘要： 本发明公开了一种晶圆在位检测装置、晶圆托架以及晶圆在位检测方法，晶圆在位检测装置包括压力介质源、多个检测孔、压力检测器、流量控制器、压力控制器和控制器，压力介质源用于提供具有预定压力的介质；每个检测孔均通过管路与压力介质源相连；压力检测器设在管路上且位于压力介质源与多个检测孔之间以便检测管路中的压力；流量控制器设在管路上且位于压力介质源与多个检测孔之间以便调节管路中的流量；压力控制器设在管路上且位于压力介质源与多个检测孔之间以便调节管路中的压力；控制器与压力检测器相连以便根据压力检测器的压力检测值判断晶圆是否在位。根据本发明的晶圆在位检测装置具有分辨率高、稳定性高等优点。

摘要： 本发明公开了一种晶圆在位检测装置、具有该晶圆在位检测装置的晶圆托架以及利用该晶圆在位检测装置进行晶圆在位检测的方法。所述晶圆在位检测装置包括：压力介质源，所述压力介质源用于提供具有预定压力的介质；多个检测孔，每个所述检测孔均通过管路与所述压力介质源相连，其中所述多个检测孔并联；压力检测器，所述压力检测器设在所述管路上且位于所述压力介质源与所述多个检测孔之间以便检测所述管路中的压力；和控制器，所述控制器与所述压力检测器相连以便根据所述压力检测器的压力检测值判断晶圆是否在位。根据本发明实施例的晶圆在位检测装置具有可靠性高、准确性高、结构简单、制造成本低等优点。

摘要： 本发明提供了一种晶圆视觉检测方法、检测系统、检测晶圆损坏的方法。其中，晶圆视觉检测方法包括：在上料区检测晶圆盒的位置偏移；在工作区检测晶圆的损坏情况；在下料区检测晶圆的第一数量。从而利用在不同区域的晶圆盒定位、晶圆损坏情况、晶圆数量检测，完善晶圆的检测机制，保证检测数据的准确性，使得用户可以实时监控晶圆和晶圆盒的状态，有效的避免设备异常造成的成本损失。

摘要： 本申请提供一种晶圆、晶圆检测系统与晶圆检测方法，所述晶圆检测系统包含发光模块、收光模块以及处理模块。发光模块提供入射光至晶圆。收光模块用以接收晶圆的光线，以产生关联于晶圆的晶圆表面影像。处理模块耦接收光模块，用以判断晶圆表面影像是否对称，据以产生关联于晶圆的合格信号。

摘要： 本申请提供一种晶圆、晶圆检测系统与晶圆检测方法，所述晶圆检测系统包含发光模块、收光模块以及处理模块。发光模块提供入射光至晶圆。收光模块用以接收晶圆的光线，以产生关联于晶圆的晶圆表面影像。处理模块耦接收光模块，用以判断晶圆表面影像是否对称，据以产生关联于晶圆的合格信号。

摘要： 本发明公开了一种晶圆检测系统及其晶圆检测设备，包含承载装置、探针卡、及桥接模块。其中，承载装置包括供待测晶圆放置的承载单元；探针卡包括探测部及导电部，导电部被配置在探测部周边且具有接触面；桥接模块包括朝上凸伸且邻近晶圆置放区并耦接承载单元的多个传导单元。在探测部接触待测晶圆的受测点时，导电部的接触面可同时与传导单元形成耦接关系，从而使测试信号可经由传导单元及导电部而被传递回探针卡，形成测试回路。这样，可以缩短回路的路径长度，提高信号传递时的正确性，也增进检测的正确率。

摘要： 本申请涉及一种晶圆检测探头和晶圆检测系统，所述晶圆检测探头包括载板、探针、导线与测试端口，探针包括柔性基体与测试电极，柔性基体凸出设置在所述载板的一侧，测试电极设置在柔性基体的远离载板的一侧，导线的两端分别与测试电极和测试端口连接。一种晶圆检测系统，包括至少一如前所述的晶圆检测探头。由于采用具有柔性基体的探针，可以有效减少或避免晶圆测试时的损伤。

摘要： 本申请属于半导体技术领域，具体涉及一种晶圆缺陷检测方法以及晶圆检测装置，该晶圆缺陷检测方法包括获取待检测晶圆上的至少四个检测区域；比较至少四个检测区域；根据至少四个检测区域中存在不同项，确定待检测晶圆存在缺陷。根据发明实施例的晶圆缺陷检测方法，在对待检测晶圆进行检测时，增加检测区域的数量，由现有技术中的检测区域为三个修改为至少四个。通过增加检测区域的数量，更能够准确判断检测区域是否存在真正的缺陷，避免将晶圆上的原本设计误认为缺陷的问题，缩短人工再次判断的时间，提高待检测晶圆检测的准确度。