成果与项目的背景及主要用途： 防伪，是企业在目前社会诚信缺失、假冒伪劣商品扰乱企业正常经营和损害企业、消费者利益的情况下，为保护企业市场、保护广大消费者合法权益而采取的一种防范性技术措施。企业在充分利用防伪技术来打击假冒伪劣、整顿和规范市场的同时，更是品牌企业对外提升企业及其产品形象、展示企业对消费者、对社会负责任的一种必须手段。 同时，企业应以防伪为契机，将有效的防伪措施作为企业的一种战略投资，并有计划地制定并逐步实现防伪工作目标，并将防伪贯穿于产品生产、市场营销、企业管理的全过程，将防伪作为企业维权、打假、增效、塑造品牌的重要手段。 技术原理与工艺流程简介： 将高科技应用于防伪是国际上普遍采用的方法之一，基于频率转换技术的特殊光学防伪措施就极具代表性，比如：紫外油墨防伪、激光防伪等。特殊光学防伪是利用发光器（如：激光器、特定波长光源等）激发涂覆在纸面上的特殊材料，发出特定波长的光，再利用接收系统对此光进行接收，从接收信号的有、无或编码顺序来识别真假。可以看出，特殊光学防伪涉及到几个重要的元器件，即特定波长半导体激光光源、窄带光学滤波器、光电探测器和专用处理芯片及配套的机具结构。在防伪鉴别系统的研制过程中，对这几种器件提出了很高的要求，即体积小、强度高、温度特性好、对特定波长接收敏感、自动漂移补偿等，以保证防伪机具的稳定性和可靠性。我们采用的原理是频率变换光油墨，然后用某个特定波长的激光激发，最后用 PD 探测，以此组成防伪识别仪器。所谓光学频率转换理论是采用光谱发射器件以特定的波长激发被测物的表面产生另一个特定波长的光学信号，这个信号经过光滤波器件、专用光电接收器件后由专用信号处理电路进行识别，并使整个系统始终处于自动补偿状态。光子混合集成器件就是使新型光谱发射器件、专用光电接收器件、光滤波器件在一起有效地组合，可采用混合集成或光电集成来制成这种光子集成芯片调试、封装，再加上专用弱光信号处理及补偿芯片等元件实现优化组合和匹配，构成微型化系统模块。其原理图如下 频率变换原理：当荧光物质被激光照射时，其电子就会吸收光子被激发而跃迁至激发态，当他向低能态跃迁时，就产生荧光。从此发光过程来看，由于发光主要是电子跃迁引起的，并且经研究表明此种频率变换效应需要有晶体的机制才能发生，所以，简单的改变油墨涂料颜色等不会对它的频率变换有所影响。 应用前景分析及效益预测：防伪度高，识别性强，具有客观的市场前景。 应用领域： 包装防伪行业 合作方式及条件：根据具体情况面议

安徽省模式识别信息技术有限公司，成立于2022-01-12，注册资本为500万人民币，法定代表人为严海娇，经营状态为存续，工商注册号为340172000475911，注册地址为安徽省合肥市经济技术开发区锦绣大道99号合肥学院中德青年学生创业孵化中心办公楼4层416室，经营范围包括一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；企业管理咨询；科技中介服务；教育教学检测和评价活动；会议及展览服务；住房租赁；物业管理；创业空间服务；工程管理服务；知识产权服务（专利代理服务除外）；专业设计服务；数据处理和存储支持服务；大数据服务；互联网安全服务；软件开发；智能机器人销售；人工智能硬件销售；信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务）；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机系统服务；互联网设备销售；软件销售；电子产品销售；物联网设备销售；智能无人飞行器销售；信息安全设备销售

本书结合作者对图像处理,分析和三维重建等进行的研究和工作,对从数码相机拍摄的建筑物图像中以参数化建模的方法恢复建筑物的三维几何结构进行了论述和探讨.

本发明公开了一种辅助机器视觉穴盘幼苗质量检测的苗盘分隔装置。两个安装横梁平行横跨在架体的上方，其上部两端各安装一个直线气缸，两个无杆气缸两端的限位块分别固定于安装横梁短边外侧上部，纵向分隔组件中的两个拉杆安装梁分别位于各自安装横梁的上方，并与各自下方的两个直线气缸的气缸杆连接，纵向分隔组件中的多根轴向开口的空心圆柱吊杆上部分别固定于安装横梁各自对称的孔中，横向分隔组件中的分隔片安装梁的两端分别固定于各自无杆气缸的滑块上，横向分隔组件中的分隔片限位支撑板的两端分别水平固定在安装横梁短边的外侧下部。本发明有效解决相邻叶片跨界重叠导致的机器视觉系统误判问题，同时占地面积小，有效避免对幼苗叶片的损伤。

本实用新型提供了基于3D视觉自动控制食品检测机械结构，包括：防护装置、流水线、移动机构；防护装置呈矩形框架结构；流水线设置在防护装置的内部；移动机构设置在流水线的一侧；货台设置在移动机构的一侧；第一机械臂设置在移动机构的上侧，且第一机械臂与移动机构通过螺栓固定相连接；相机设置在流水线的一侧；第二机械臂设置在流水线的一侧；控制台设置在流水线的一侧；通过对现有装置的改进，该装置具有运行效率高，抓取范围大、不易出现漏检漏抓现象的优点，从而有效的解决了现有装置的问题和不足。

成果简介：视觉跟踪是计算机视觉领域中备受关注的一个研究热点。它在智 能交通、人机交互、视频监控和军事等领域有着广泛的应用。在实际应用中， 视觉跟踪方法通常需要处理一些复杂的目标运动如运动突变和几何外观急 剧变化等情况，传统的跟踪技术无法满足跟踪要求。我们提出基于自适应 MCMC采样的方法，很好地解决了这一难题，为实际应用中复杂运动目标的跟踪提供了保障。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。

基于单颗 NXP 嵌入式芯片，研制一套可集成 4 至 8 路 高清视频输入的高性价比智慧视觉系统。该系统除了实现倒车影像、行车记录、环视全景成像等基本功能外，还将进一步基于深度学习算法，一体化集成车道偏离预警、前车碰撞预警、行人碰撞预警、盲区监测及变道辅助、驾驶行为监测等高级辅助驾驶功能，从而在不增加硬件成本的基础上，为客户提供高性价比的智慧视觉系统，实现各类型车辆的车身环境感知及预警。 

本发明属于机器人喷涂相关领域，其公开了一种基于视觉的机 器人喷涂轨迹校准方法，包括:对真实摄像机内参数的标定及喷涂机 器人与真实摄像机之间的手眼标定;采用所述真实摄像机获取标定工 件位于理想位置时的参考图像;采用所述真实摄像机获取待喷涂工件 的目标图像;设定虚拟摄像机及获取所述真实摄像机在所述虚拟摄像 机的坐标系下的位置及姿态信息;对待喷涂工件的喷涂轨迹进行校准。 本发明的机器人喷涂轨迹校准方法利用视觉方法对待喷涂工件进行位 姿的标定，进而对喷涂轨迹进行校准，无需对待喷涂工件进行严格定 位及设计特定

1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。