该系统是一种热处理炉壁缺陷虚拟检测系统，通过监视器即可清楚观察二十多米高的炉内情况并可判断是否存在缺陷、损坏或需要维修。本系统主要由升降机构、图像采集单元、中央控制单元三部分组成。升降机构由上下支架、曳引机构、钢缆组成。钢缆绕过上下支架的滑轮和曳引结构组成一个封闭的环索，以带动图像采集单元升降。两滑轮上安装有限位开关，确保图像采集单元上下活动在规定的范围内；与所述钢缆连接的图像采集单元由悬挂平板、防抖支架、云台、摄像机、信号传输装置和照明灯组成，摄像机和信号传输装置安装在所述云台上，云台安装在悬挂平板上；中央控制单元可根据升降机构和图像采集单元的反馈信号进行控制、处理并驱动升降机构和图像扫描单元

本发明公开了一种工件位置追踪定位方法，包括如下步骤：1) 在车间划分出多个监测区域，在各监测区域处分别设置摄像头；2)将 各摄像头采集到的视频图像分别传送给计算机，并进行运动物体识别； 3)根据各超高频 RFID 读写器的读取距离，在各监测区域内再分别选定 一个与超高频 RFID 读写器的读写距离相应的扫描区域；4)确定工件的 位置信息及所处的加工状态，并将所得到的上述信息上传至 MES 生产 管理系统。本发明能够提

DWELT系统（动态加权进化的路径追踪技术）首先基于环境的地磁信号、无线信号、视觉信号等，应用机器学习算法进行特征学习与分类，从而实现对于位置、行为、网络、环境的认知；系统基于手机所收集的地磁信号、无线信号、传感器信号、用户状态信息等，结合机器学习算法与认知模型进行多维融合，进而获得用户的准确位置。 系统对硬件依赖性极低，不需部署额外设备，可直接利用场景内的固有信息进行定位。 根据微软室内定位技术大赛和 EvAAL 定位大赛两大权威大赛2011-2018年公开评测数据，DWELT技术全球领先。

高校科技成果尽在科转云

成果与项目的背景及主要用途： 基于最大整体相似性的超像素网格，随着当今拍照设备像素不断提高，同时 照片数量成几何级数增长，在图像中进行语义级别的快速目标定位已是当下热门 问题。 技术原理与工艺流程简介： 快速的在输入图像里找到事先定义的目标物体，也是当今图像检索领域里面 的一个核心技术。 如下图所示： (a) 图中人偶为用户定义的查询目标 (b) 图为待查询图像 (e)~(h) 目前现有方法的目标定位的结果及所用时间 (i) 我们的技术的图像定位效果和所用时间 （注：红色框出的部分为算法定位并分割出的结果） 算法在图像快速目标定位上：快！准！狠！ 

在工厂中工作台最常用的分度角度为180°和90°，用以保证零件孔加工的同轴度（如掉头镗孔）垂直度，平面间的平行度，垂直度以及键槽加工的对称度等，具有高定位精度的机床如坐标镗床，加工中心等的分度工作台在2×180°，4×90°位置的定位精度一般都比其他位置的定位精度要高，且直径稍大（如1m）并在2×180°，4×90°位置达到秒级（5″左右）的工作转台价格十分昂贵。 本系列技术从原理上区别于传统的分度方法，它是利用多个小范围高精度传感器进行分度定位，其定位精度仅取决于小范围高精度传感器的精度，即本技术是将小范围测量的高精度沿展至整个大范围测量，从而使分度系统的绝对测量精度得以极大地提高。 本系列技术在理论研究阶段得到了包括国家自然科学基金、北京市自然科学基金在内的多项基金资助，研发推广过程中，获得了多项国家发明专利。

NB-IoT无线数据终端是山东卡尔电气股份有限公司自主研发拥有完全自主知识产权的一款宠物定位设备。 采用GPS+BD，NB，三重定位技术，实现快速准确定位；采用NB低功耗机制，实现超长待机；整机采用防水设计，防水等级IPX7；通过研究狗狗的运动状态及生理特整，编写运动算法

产品详细介绍     仁峰跟踪主机师针对互动评估教室研发的，汇集多种识别技术优势的智能图像分析处理技术，实现全三维定位，识别精度高，抗干扰能力强，安全高效。外观小巧，兼容性强，标准化云台接口。跟踪角度：0°~355°；跟踪距离：2M~50M(摄像机的可视范围），系统采用嵌入式ARM架构，linux系统，功耗低于10W.                                         功能介绍     1、自动识别跟踪目标，当教师在课堂上上课走动或站立授课时，跟踪系统自动进行近景拍摄，跟踪效果连续、稳定、平滑、无抖动；     2、自动跟踪捕捉教师、学生人物活动，完成近景远景的智能切换。   

本发明公开了一种基于缺陷区域预判和水平集的 TFT-LCD-Mura 缺陷检测方法。该方法提出了一种缺陷区域预判法先找到缺陷区域， 然后将缺陷区域的像素剔除，用余下的像素拟合得到背景图像;用原 图像减去背景图像来消除背景不均匀性对缺陷分割的影响，求差后得 到残差图像，然后用一种基于阈值的水平集方法对残差图像进行分割 来检测得到缺陷。该方法可以获得精度较高的背景图像，对于光照影 响有较好的鲁棒性，能够获得准确的分割结果以及较低的误检率。

1、主要功能和应用领域： 本设备由多通道图像采集模块、复杂光学模块、复杂照明模块、精密机械运动模块、分布式大数据分析处理模块等多个模块组成。能够实现对第4.5代以上的液晶显示器件ITO、银浆线路的快速检测并输出报表。利用高分辨率线阵相机阵列和光源对PET基材的触摸屏进行成像，并利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，拍摄到的触摸屏图像进行研究，通过对各种线路和特征进行特征匹配与边缘分析，分别检测上述线路缺陷并自动报告，从而达到在线自动检测触摸屏线路缺陷的目的，作为生产线上品质保证的重要方法。 2、特色及先进性： 1）针对ITO材料的高透光率：采用特殊设计的高功率光源和精密光学成像系统，确保能够采集到图像清晰、缺陷显著、ITO线路对比度高的图片，为算法处理达到不漏检和低误检打下良好基础。 2）针对ITO线路不规则：由于ITO线路的形式多样且比较复杂，需要采用样品和模板配准、像素值直接对比、线路边缘对比、周期性判断及DRC方法等算法方案同时进行处理。 3）针对软材质基板（PET）：由于基板为软材质，并且基板为600*600 mm的大规格尺寸，采用高精度的光学平台和自动快速对焦系统，保证大尺寸范围内图像采集的清晰度。 4）针对缺陷类型繁多：采取提取局部特征并结合周期性和对比性完成缺陷检测，针对不同类型的缺陷进行建标以达到较高的检测效率，通过框选候选(潜在)缺陷位置，采用神经网络算法进行自主机器学习，不断匹配各种可能存在的缺陷类型，并结合不同的算法模块进行检测，宽进严出保证检测效果。 3、技术指标： ？ 检测对象： PET和电子玻璃为基板的ITO。 ？ 检测项目：线路过宽、过窄、多线、线断、线裂、连线、毛刺、爆点；膜刮痕、导电薄膜异物、气泡、针孔、凸出、凹陷。 ？ 台面要求：台面能满足检测600mm×600mm以下尺寸产品。 ？ 检测精度：能检测最小线宽间距为20um。 ？ 最大检测面积：检测精度为20um时，最大检测面积是600mm*600mm。 ？ 检测效率：单张、单次检测时间小于等于30秒。 ？ 检测效果：错报率控制在1%以下,检出率99%以上。 ？ 设备稳定性：设备至少可5*24小时连续无故障工作。 4、关键问题和实施效果 该设备可广泛应用于触摸屏行业、LCD行业、太阳能行业和LED行业等领域，可满足触摸屏行业需求。以电子玻璃、PET为基板的ITO线路对于最终产品性能的影响是非常显著的，如线路发生缺陷，则会直接造成产品功能缺陷，而越靠近出货端检出缺陷，对于厂家来说修复的成本越高，同时废品的损失越高。该设备可以在最早的工艺流程上对线路进行检测，从而整体提高生产厂家的制程控制能力。 该设备采用复杂高分辨率多通道线阵相机阵列进行光学成像，同时配合精密运动平台实现2.5微米分辨率的图像采集，其三维组装图如下图所示。