| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 181 | 一种基于机器视觉的轮胎吊控制系统 | CN202411837068.5 | 2024-12-13 | CN119750391A | 2025-04-04 | 刘伟; 董逸欣; 王大荣; 单增兵; 陈明晶; 任京; 李招云; 李其全; 陶庆永 |
| 本发明公开了一种基于机器视觉的轮胎吊控制系统，涉及视觉检测技术领域，该系统通过多轮胎吊协同控制模块通过提取叶片吊装数据集，计算重心偏移测量ΔX、吊具角度偏差Eaod和张力偏差ΔT，并结合综合扰动指标EDI实现动态修正与路径优化。同步控制评估模块通过综合同步控制公式输出同步指数Psync，用于实时评估吊具的协同状态。当同步指数Psync小于0.9时，系统能够生成精确的调整指令，控制吊具根据重心偏移、角度偏差及张力变化进行微调；当同步异常时，系统会暂停作业并发出预警。通过这些动态调整机制，系统提升了多个轮胎吊之间的协同动作精准度和一致性，大幅优化了协同效率，并有效适应动态作业环境。 | ||||||
| 182 | 一种基于机器视觉的茶芽筛选方法 | CN202411833058.4 | 2024-12-13 | CN119295957B | 2025-04-04 | 周彦君; 王浩; 马倩; 杨巧玉; 邓佳; 吴建; 林川尧; 刘小谭; 叶江红; 李清 |
| 本发明公开了一种基于机器视觉的茶芽筛选方法，属于图像处理技术领域，本发明首先对茶叶图像进行疑似芽区像素点筛选，构建芽区显著滤波图像；随后，计算像素点绒毛系数值，并精确分割绒毛区域，引入特征融合单元，将绒毛区像素值和绒毛系数值进行深度融合，并结合芽形态值特征，最终通过分类模型实现高精度的茶芽区域识别。与传统方法相比，本发明在图像预处理、特征提取和分类识别环节均进行了技术优化，有效解决了茶芽筛选精度低的技术难题，为茶叶智能化筛选提供了新的技术路径。 | ||||||
| 183 | 机器视觉相机内参半自动标定方法 | CN202411905876.0 | 2024-12-23 | CN119741382A | 2025-04-01 | 孙坤峰; 吴琼; 岳丽姣; 徐瑞雪; 杨天波; 李亚; 李梦飞; 朱忠华; 于蓓; 周志雄 |
| 本发明公开了一种机器视觉相机内参半自动标定方法，通过待标定的相机采集标定物位于不同平面的多个初始图像数据，并逐帧检测图像数据中的目标物，对包含目标物的当前图像帧进行像素位置标定结果的评估，如果标定结果符合既定期望标准，则将没有重复数据的当前图像帧进行保存；以此方式待全部初始图像数据完成上述评估检测后，得到批量的标定样本，最后对批量样本进行全面标定检测，由此得到最终的相机内参标定结论。本发明有效解决相机内参数据无法精确标定的问题，既可以自动过滤和筛选符合期望的标定数据，极大降低标定工作量；又能够通过采用判定条件自动更新并决策标定结果是否符合期望，从而使最终的标定结论更为精准。 | ||||||
| 184 | 一种基于机器视觉的木材割锯装置 | CN202510258892.3 | 2025-03-06 | CN119734330A | 2025-04-01 | 郭红英; 郭漳和; 侯丽玲; 陈晓东; 林蔚 |
| 本发明涉及木材切割技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的木材割锯装置；操作人员将待切割的木材放置于台面板，并处于切割锯片的入料侧，将待切割的木材抵接于支撑侧板，然后通过驱动部件驱动第一滑座向靠近切割锯片的方向移动，从而使第一横向挡臂抵接与待切割木材的端部，若待切割木材的直径较大，则转动第二横向挡臂，并通过第二横向挡臂抵接于待切割木材的端部，启动切割锯片，之后通过驱动部件驱动第一滑座向靠近切割锯片的方向移动，从而驱动待切割木材靠近切割锯片，并通过切割锯片对待切割木材进行切割；更加高效智能。 | ||||||
| 185 | 基于机器视觉钢锯片全自动拆卸系统 | CN202411889924.1 | 2024-12-20 | CN119733891A | 2025-04-01 | 吴龙; 潘建洲; 程永松; 高浩; 童以熊; 王斌; 叶志标; 刘发扬; 蔺物润; 徐友干; 马豪; 张璐; 纪联南; 伍坪; 艾子健; 任雯; 黎尧; 王春荣; 李发富; 邱丽梅; 王晋; 曾英兆; 潘宁; 陈刚; 王建杰; 邱思杰; 龙振弘 |
| 本发明涉及锯片更换技术领域，特别是基于机器视觉钢锯片全自动拆卸系统，包括夹爪组件，所述夹爪组件包括安装盘，所述安装盘的前侧面四角均固定有固定爪，所述固定爪的前端固定有用于吸附锯片的磁铁座；所述安装盘的前方设置有用于带动卡盘转动的齿轮部件，所述齿轮部件包括经支撑架固定在固定爪上的安装圆环，所述安装圆环内设置有从动齿轮，所述从动齿轮由第四电机驱动；所述从动齿轮的内侧部位穿透安装圆环并延伸有卡位凸部，卡位凸部卡在卡盘上的两两凸块之间，使得从动齿轮转动时能够带动卡盘转动。本发明通过夹爪组件能够实现转动卡盘以及将锯片从主轴上取下，降低人工成本并提高效率。 | ||||||
| 186 | 基于机器视觉的内衣对花排版方法 | CN202510242540.9 | 2025-03-03 | CN119722874A | 2025-03-28 | 宋翔; 朱顺兴; 陆晓燕; 倪彪 |
| 本发明公开了基于机器视觉的内衣对花排版方法，本发明涉及内衣加工技术领域，解决了原始的排版处理方式不能对不同尺寸的内衣进行对花排版处理的问题，本发明基于对花排版区的轮廓特征选定起始排版线，再与对花模板的印花起始线进行匹配结合；通过等比放大对花模板以及调整角度特征使两者重合，最终确定对花完整区；这一过程确保了对花模板能够精准地应用于对花排版区，实现了高效、准确的对花排版处理，提高了内衣对花排版的质量和效率，能够满足生产过程中对精细化对花排版的需求。 | ||||||
| 187 | 基于机器视觉的玻璃缺陷检测装置 | CN202411901021.0 | 2024-12-20 | CN119688733A | 2025-03-25 | 张建国; 凌有明 |
| 本发明公开了基于机器视觉的玻璃缺陷检测装置，包括底板以及通过支撑架固定设置于底板顶面的横梁，所述横梁的上方设置有视觉检测机构，通过视觉检测机构对玻璃进行缺陷检测，所述底板的顶面设置有存放机构，通过存放机构放置检测合格的玻璃，所述底板顶面的两侧均前后滑动设置有竖板，本发明涉及玻璃检测技术领域。该基于机器视觉的玻璃缺陷检测装置，通过夹持机构的设置，能够对玻璃进行夹持固定，并通过自动控制玻璃进行翻转从而实现双面缺陷检测的目的，并且该夹持机构能够在玻璃检测完毕后自动将其下料至存放机构内部，从而实现合格玻璃统一存放的目的，无需人员手动下料，减轻了工作强度和安全隐患。 | ||||||
| 188 | 基于机器视觉的目标识别系统及方法 | CN202411694481.0 | 2024-11-25 | CN119625634A | 2025-03-14 | 胡薇帆; 杨晋吉; 潘嵘; 陈俊杨; 赖志坚 |
| 本发明属于图像识别技术领域。提供了基于机器视觉的目标识别系统及方法。所述方法包括：接收用户输入的特定目标对象的特征描述信息，使用语义分析插件对特征描述信息进行语义分析，获得关键特征数据；基于第一静态特征在监控视频中检索得出若干第一目标对象，对各第一目标对象进行预设时长的跟踪，从跟踪视频中提取得出各第一目标对象的第二动态特征；计算各第二动态特征与第一动态特征的相似度，将相似度高于相似阈值的第二动态特征对应的第一目标对象确定为第二目标对象，第二目标对象即为特定目标对象。本发明可根据用户输入的特定目标对象的语音、文本类型的特征描述信息实现对特定目标对象的识别，无需事先获取特定目标对象的图像。 | ||||||
| 189 | 基于机器视觉的保温层缺陷检测方法 | CN202411687218.9 | 2024-11-22 | CN119599996A | 2025-03-11 | 杨天华; 袁畅; 高悦; 刘锋; 张臻哲; 孟卓; 田宝生; 陈伟; 王建超; 黄鹏; 康莉; 白燚林 |
| 本发明公开了基于机器视觉的保温层缺陷检测方法，本发明涉及缺陷检测技术领域，解决了单一的数据匹配无法全面的判断缺陷原因，给缺陷的判断造成误差的技术问题，本发明通过采用基于灰度特征均值确定比较阈值的方法，能够根据整幅图像中不同分割区域的灰度特征分布自动调整阈值，更适应保温层图像的局部差异和整体变化情况，对于灰度特征匹配不存在结果的目标区域，通过建立直角坐标系对边缘特征进行详细分析，能够从边缘信息中挖掘更多关于缺陷的线索，并且，通过对异常形状完整性的判断以及对不完整形状的关联区域组合分析，可以更全面地理解缺陷在保温层中的分布和形成机制，从而更精准地确定缺陷原因。 | ||||||
| 190 | 基于机器视觉的线缆编号识别系统 | CN202510098466.8 | 2025-01-22 | CN119580279A | 2025-03-07 | 王河生; 王雷; 姬会东; 朱延东; 韦灿乐; 沈建兰 |
| 本发明公开了基于机器视觉的线缆编号识别系统，包括：线条字符获取模块，用于获取线缆编号的线条字符图像；深度特征图提取模块，用于从线条字符图像中提取线缆编号的深度特征图；特征向量模块和线性映射模块，用于将线条字符图像的高维特征向量输入至全连接层，全连接层对其进行线性映射，得到线条字符图像的一维向量表示；分类模块，用于将线条字符图像的一维向量表示通过softmax函数，生成每个线条字符图像的分类标签；缆线编号生成模块，用于获取所有线条字符图像的分类标签，按照字符在图像中的顺序组合，生成线缆编号。本发明通过显著性得分生成具有更高表达力的显著特征图，最后生成线缆编号，从而完整线缆编号的识别。 | ||||||
| 191 | 金属盖外观缺陷机器视觉检测设备 | CN202510045204.5 | 2025-01-13 | CN119510425A | 2025-02-25 | 李云峰 |
| 本申请涉及一种金属盖外观缺陷机器视觉检测设备，涉及自动化检测的技术领域，其包括设置在检测设备壳上的调节机构，调节机构的外壁设置有检测组件，检测设备壳的底壁设置有安装组件，调节机构包括固定件、摇柄、第一滑槽、丝杆、调节件、支撑件、摇杆、毛细管、滑动板和防护壳，检测设备壳的外壁安装有固定件，固定件的上方表面转动安装有摇柄，且固定件的外壁开设有第一滑槽，且固定件的内部转动安装有丝杆。该一种金属盖外观缺陷机器视觉检测设备，显著提升了检测精度，即使是对微米级别的缺陷也能准确识别，大幅度降低漏检率，大幅缩短了单个金属盖的检测周期，从几秒到几十毫秒不等，极大提高了生产线的整体效率。 | ||||||
| 192 | 一种基于机器视觉的株间锄草设备 | CN202411836931.5 | 2024-12-13 | CN119452780A | 2025-02-18 | 郑智旗; 张志熠; 范一鸣; 黄玉祥; 赵鹏飞; 程博宇; 罗文琳; 高靖杰 |
| 本发明涉及农业机械的技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的株间锄草设备，包括作业平台，作业平台的外部固定安装有用于提供能源的供电控制盒，作业平台的外部设置有四个用于行走的车间行走轮，作业平台外部的下方安装有正弦转轭式株间除草摆臂，正弦转轭式株间除草摆臂的外部固定连接有用于铲草的圆弧形除草铲，作业平台的外部设置有用于收集杂草的输送组件、转运组件与存储组件，本发明通过设置的输送组件、转运组件与存储组件，使放置于杂草放置板上方的杂草快速落入传动钢带上方并由传动钢带快速向存储槽口内部进行运输，达到将铲除后的杂草进行清理，并进行快速将杂草进行存储的效果。 | ||||||
| 193 | 基于机器视觉的橡胶纹路识别方法 | CN202411464270.8 | 2024-10-18 | CN119445546A | 2025-02-14 | 王华明 |
| 本发明提供一种基于机器视觉的橡胶纹路识别方法，该方法包括通过相机阵列对待识别橡胶图像进行图像采集，基于图像数据以及深度信息，重建橡胶的点云模型，选择合适角度进行投影获得橡胶的二维图像。将橡胶的二维图像输入预先训练的机器视觉识别模型，该模型结合多尺度调节损失函数增强对不同尺寸大小橡胶的适应性并提高检测准确率，从而输出橡胶纹路的识别信息。本发明可以实现提高橡胶纹路实时识别的准确率与自适应性。 | ||||||
| 194 | 一种机器视觉定位方法、装置 | CN202411579406.X | 2024-11-06 | CN119417903A | 2025-02-11 | 党志强; 柴天峰; 唐恒博 |
| 本申请公开了一种机器视觉定位方法，包括：获取图像帧数据，对当前图像帧分别进行全局特征提取和局部特征提取，分别得到全局特征和局部特征，根据与当前图像帧相邻历史图像帧的定位状态，选择特征匹配模式，按照所选择的特征匹配模式，将当前图像帧与视觉地图中的各地图帧进行特征匹配，得到与当前图像帧相匹配的匹配地图帧，基于匹配地图帧，确定当前图像帧的定位结果；特征匹配模式包括：全局匹配模式和先验匹配模式，在全局匹配模式下，先进行全局特征匹配，再进行局部特征匹配，在先验匹配模式下，利用历史图像帧的定位信息，获取当前图像帧的先验位姿信息，在视觉地图中选出先验位姿附近范围内的地图帧作为候选地图帧，进行局部特征匹配。 | ||||||
| 195 | 基于机器视觉的方壳料框检测方法 | CN202510012950.4 | 2025-01-06 | CN119417820A | 2025-02-11 | 付伟男; 余明岭; 王磊 |
| 本申请涉及一种基于机器视觉的方壳料框检测方法，该方法包括：获取方壳料框的三维点云数据和彩色二维图像，根据三维点云数据和彩色二维图像，生成彩色三维模型，对彩色三维模型进行分割得到至少两个定位块，基于定位块得到方壳料框的边缘线，根据边缘线确定方壳料框的尺寸，确定各定位块上表面的基准平面，基于基准平面判断各定位块对应的方壳料框表面是否存在缺陷。通过本申请，解决了料框检测效率低的问题。基于机器视觉方案获取料框三维数据及彩色二维图像，计算出料框的长、宽、深度信息，并且对料框定位块是否有破损进行检测，通过自动化检测提高了料框的检测效率。 | ||||||
| 196 | 基于机器视觉的作物专用肥造粒方法 | CN202411566715.3 | 2024-11-05 | CN119409546A | 2025-02-11 | 杨磊; 高璐阳; 沈彦辉; 肖晨星; 郭武松; 贾瑞峰 |
| 本发明属于视觉控制领域，公开了基于机器视觉的作物专用肥造粒方法，应用于包括转鼓造粒机、原料供给装置、蒸汽供给装置、控制装置、拍摄装置的造粒系统，方法包括：S1，控制装置启动转鼓造粒机；S2，控制装置控制原料供给装置和水蒸汽供给装置的阀门开启；S3，拍摄装置对经过干燥的肥料颗粒进行拍摄，获得待识别图像；S4，控制装置对待识别图像进行识别，获得肥料颗粒的直径，计算蒸汽供给装置的阀门开度；S5，根据阀门开度对蒸汽供给装置的阀门进行调整；S6，控制装置判断是否达到造粒停止条件，若是，则关闭原料供给装置的阀门和蒸汽供给装置的阀门，以及关闭转鼓造粒机；若否，则进入S3。本发明使得肥料颗粒的直径的差距更小。 | ||||||
| 197 | 基于机器视觉的动态避障控制系统 | CN202411635206.1 | 2024-11-15 | CN119148724B | 2025-02-11 | 胡慧; 郭鹏; 胡佳佳; 彭龙; 李小琴; 黄雅琦; 陈柏志 |
| 本发明公开了基于机器视觉的动态避障控制系统，涉及机器视觉和自动化控制技术领域，主要方案为：信息采集模块实时获取图像信息、机器基础运行及任务目标数据，图像处理模块依据图像和运行数据计算障碍物影响因素参数及范围、任务复杂指数和运行阻碍指数，数据调整模块根据运行阻碍指数与阈值比较结果，判断是否会对机器运输产生阻碍，并设定避障路线，根据运行阻碍指数等计算预测延误时间，进而得出自适应任务速值和转向，控制决策模块通过比较预测延误时间与阈值集合，判断是否影响正常工作，在受影响时调整为自适应值，本系统提高了机器在复杂环境中的自主避障能力和任务执行效率。 | ||||||
| 198 | 一种机器视觉检测与筛选装置 | CN202310783147.1 | 2023-06-29 | CN116748161B | 2025-02-11 | 胡谦; 陈祥; 谢森森; 鲁光亮 |
| 本发明涉及产品检测与筛选技术领域，具体说是一种机器视觉检测与筛选装置；包括：检测箱；所述检测箱底部固连在底座上方，所述检测箱的两侧贯穿设置避让槽；传送带；所述传送带穿过检测箱两侧的避让槽，并被牵引组件牵引与支撑；摄像组件；所述摄像组件位于所述检测箱内部，用于对传送带上的工件进行拍摄；筛选组件；所述筛选组件位于所述检测箱的一侧，用于对检测后的不合格工件进行剔除；本发明通过对透明工件自内向外进行照射，相比较原先自外向内进行照射而言，可以更清晰地观察到杯内部的细节和特征，可以减少自外向内照射而造成的反射扰动，这使得检测结果更加准确，可以更容易地辨别出杯子表面的瑕疵或缺陷。 | ||||||
| 199 | 一种机器视觉视镜分液装置 | CN202411897719.X | 2024-12-23 | CN119345752A | 2025-01-24 | 柯海森; 施庚伟; 魏书豪; 李耀 |
| 本发明公开了一种机器视觉视镜分液装置，涉及萃取分液技术领域，包括分液容器机构、顶置残液排放控制机构、视觉分液控制机构和产品液排放管升降机构，分液容器机构包含有分液筒，所述分液筒的顶部安装有筒盖，所述分液筒的底部内侧一体成型连接有底环，所述底环的内侧一体成型连接锥形混和液留置筒的顶部，所述锥形混和液留置筒的底部连接混合液排放管的顶端，所述混合液排放管上安装有混合液电磁阀，所述底环上穿插固定连接有残液排放管，该机器视觉视镜分液装置，能够避免气泡影响对萃取乳化分液面的识别，分液排出后的产品液和残液不会相互掺杂，利于提升产品质量，同时不会浪费产品液。 | ||||||
| 200 | 一种基于机器视觉的检测台 | CN202411226024.9 | 2024-09-03 | CN119334947A | 2025-01-21 | 陈木荣; 何宇云 |
| 本发明涉及检测平台技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的检测台，包括检测台，所述检测台顶部设有支撑架，所述支撑架一侧设有夹持调整组件，所述检测台底部设有升降组件，所述支撑架顶部设有位置调整组件，通过电机二通过相应结构带动双向螺纹丝杆旋转，双向螺纹丝杆带动两个活动板沿着滑杆一相向运动，运动到合适位置后通过夹持气缸带动两个夹持板相向运动，对工件进行夹持，电机一带动丝杆一旋转，丝杆一通过滑台一带动夹持的工件升高位置，通过电机三带动转轴一旋转，转轴一通过安装板上的夹持气缸旋转，夹持气缸通过夹持板带动工件进行翻转，无需人工手动将工件翻转过来，不仅减少了大量人力资源，而且还节约了大量时间，提高了工作效率。 | ||||||
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