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    • 4. 发明专利
    • 用於影像物件分割之區塊錯誤量測方法
    • 用于影像对象分割之区块错误量测方法
    • TW201835858A
    • 2018-10-01
    • TW106110089
    • 2017-03-27
    • 銘傳大學MING CHUAN UNIVERSITY
    • 賈叢林CHIA, CHUNG-LIN謝朝和HSIEH, CHAUR-HEH
    • G06T7/60
    • 本發明係提供一種用於影像物件分割之區塊錯誤量測方法,其步驟包含:將具有目標物件的參考影像劃分為複數相互不重疊之區塊,係將該參考影像與分割結果影像進行疊合處理,以求得所述區塊之錯誤比率,藉由界定增強方程式及修正方程式,以抑制零散錯誤(Scattered Error),並強化突顯成塊錯誤(Region Error),藉以計算分割結果影像之錯誤量值,進而可予評估影像分割之效能;且本發明較傳統畫素為基礎之錯誤量測方法,在高階意涵(Semantic)上更為準確。
    • 本发明系提供一种用于影像对象分割之区块错误量测方法,其步骤包含:将具有目标对象的参考影像划分为复数相互不重叠之区块,系将该参考影像与分割结果影像进行叠合处理,以求得所述区块之错误比率,借由界定增强方进程及修正方进程,以抑制零散错误(Scattered Error),并强化突显成块错误(Region Error),借以计算分割结果影像之错误量值,进而可予评估影像分割之性能;且本发明较传统像素为基础之错误量测方法,在高级意涵(Semantic)上更为准确。
    • 5. 发明专利
    • 場線之擷取重建方法
    • 场线之截取重建方法
    • TW201742006A
    • 2017-12-01
    • TW105115655
    • 2016-05-20
    • 銘傳大學MING CHUAN UNIVERSITY
    • 謝朝和HSIEH, CHAUR-HEH葉興宇YEH, HSING-YU
    • G06T7/40
    • G06T11/005G06K9/00724G06K9/4633G06K9/4647G06K9/6218G06K2009/4666G06T5/30G06T7/0085G06T7/13G06T2207/20061G06T2207/30228G06T2210/21
    • 本發明係提供一種場線之擷取重建方法,其步驟包含:將一涵蓋於場線(如:球場)之場地影像進行二值化,以形成一二值化影像;於該二值化影像中搜尋複數頂點,並藉由所述頂點界定一場線範圍;將該場線範圍內之影像藉由直線轉換以形成複數直線線段;依據所述直線線段之特徵界定至少一第一聚類及至少一第二聚類,以將所述直線線段分類為複數群組;取每一群組中之平均值為標準場線,並分別建立所述標準場線之線性方程式,以求得所述標準場線分別相交之交點位置;以及依據所述交點以重建該場線;藉此,本發明係於具有場線之動態影像或靜態影像中,快速擷取場線部分之影像,以排除非場線部分雜訊之干擾,諸如:背影顏色、環境明暗程度、人員或廣告,並可迅速並精確地重建出場線,進而利於進行場線邊界之判別,或數據利用之運算者。
    • 本发明系提供一种场线之截取重建方法,其步骤包含:将一涵盖于场线(如:球场)之场地影像进行二值化,以形成一二值化影像;于该二值化影像中搜索复数顶点,并借由所述顶点界定一场线范围;将该场线范围内之影像借由直线转换以形成复数直线线段;依据所述直线线段之特征界定至少一第一聚类及至少一第二聚类,以将所述直线线段分类为复数群组;取每一群组中之平均值为标准场线,并分别创建所述标准场线之线性方进程,以求得所述标准场线分别相交之交点位置;以及依据所述交点以重建该场线;借此,本发明系于具有场线之动态影像或静态影像中,快速截取场线部分之影像,以排除非场线部分噪声之干扰,诸如:背影颜色、环境明暗程度、人员或广告,并可迅速并精确地重建出场线,进而利于进行场线边界之判别,或数据利用之运算者。
    • 6. 发明专利
    • 週期性圖案之自動光學檢測方法
    • 周期性图案之自动光学检测方法
    • TW201638881A
    • 2016-11-01
    • TW104112319
    • 2015-04-17
    • 銘傳大學MING CHUAN UNIVERSITY
    • 洪茂雄HUNG, MAO-HSIUNG謝朝和HSIEH, CHAUR-HEH
    • G06T7/00
    • G01N21/956G01N21/8851G01N21/8922G01N21/896G01N2021/95638G01N2201/12G06T7/0006G06T2207/30141
    • 本發明係一種週期性圖案之自動光學檢測方法,其步驟包含:於一週期性圖案定義複數規律之控制點;將所述控制點分別圍繞形成複數對齊影像;於所述對齊影像中求得一中間影像及取一偏差影像並界定一上限影像及下限影像以形成一自適應模型;以該自適應模型比對全部所述對齊影像中之每一點;並定義所述對齊影像中所述點之灰階像素大於該上限影像或小於該下限影像者為缺陷區域;藉之,本發明可適用於各式具週期性圖案之缺陷檢測,諸如:觸控面板、電路板或各式物品之表面,且使用者僅需手動由控制點中點選第一參考點至第五參考點,並選取其一控制點之矩形範圍以建立邊緣影像,即可自動精確且快速地偵測週期性圖案之缺陷部分,並可透過控制參數以簡易調整偵測率及誤檢率者。
    • 本发明系一种周期性图案之自动光学检测方法,其步骤包含:于一周期性图案定义复数规律之控制点;将所述控制点分别围绕形成复数对齐影像;于所述对齐影像中求得一中间影像及取一偏差影像并界定一上限影像及下限影像以形成一自适应模型;以该自适应模型比对全部所述对齐影像中之每一点;并定义所述对齐影像中所述点之灰阶像素大于该上限影像或小于该下限影像者为缺陷区域;藉之,本发明可适用于各式具周期性图案之缺陷检测,诸如:触摸皮肤、电路板或各式物品之表面,且用户仅需手动由控制点中点击第一参考点至第五参考点,并选取其一控制点之矩形范围以创建边缘影像,即可自动精确且快速地侦测周期性图案之缺陷部分,并可透过控制参数以简易调整侦测率及误检率者。