[发明专利]一种智能的机器视觉识别系统在审
| 申请号: | 202010762461.8 | 申请日: | 2020-07-31 |
| 公开(公告)号: | CN111951236A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
| 发明(设计)人: | 罗星卫 | 申请(专利权)人: | 深圳市研锐智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 深圳中细软知识产权代理有限公司 44528 | 代理人: | 孔祥丹 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市宝安区石岩*** | 国省代码: | 广东;44 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 智能 机器 视觉 识别 系统 | ||
本发明属于机器视觉识别系统领域,尤其是一种智能的机器视觉识别系统,针对现有的机器视觉系统大多只能对产品进行检测,不能对检测的合格率进行实时统计,同时不能对不合格产品出现的问题进行标记、统计的问题,现提出如下方案,其包括采集模块、处理模块、识别模块和控制模块,所述采集模块与处理模块连接,处理模块与识别模块连接,识别模块与控制模块连接,所述识别模块包括识别单元、判断单元、剔除单元、发送单元、第一统计单元、第二统计单元、标记单元、分类单元,本发明可以对产品的合格率进行实时统计、显示,同时可以对不合格产品的不合格位置出现的次数进行统计、显示,便于直观准确的了解产品质量问题。
技术领域
本发明涉及机器视觉识别系统技术领域,尤其涉及一种智能的机器视觉识别系统。
背景技术
机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断,它是计算机学科的一个重要分支,它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域,机器视觉系统广泛的用于产品检测领域。
现有技术中,机器视觉系统大多只能对产品进行检测,不能对检测的合格率进行实时统计,同时不能对不合格产品出现的问题进行标记、统计,因此我们提出了一种智能的机器视觉识别系统,用来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在机器视觉系统大多只能对产品进行检测,不能对检测的合格率进行实时统计,同时不能对不合格产品出现的问题进行标记、统计的缺点,而提出的一种智能的机器视觉识别系统。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:
一种智能的机器视觉识别系统,包括采集模块、处理模块、识别模块和控制模块,所述采集模块与处理模块连接,处理模块与识别模块连接,识别模块与控制模块连接,所述识别模块包括识别单元、判断单元、剔除单元、发送单元、第一统计单元、第二统计单元、标记单元、分类单元、分类统计单元、输出单元、计算单元和删除单元,所述识别单元与判断单元连接,判断单元与剔除单元和第一统计单元连接,所述剔除单元和发送单元和第二统计单元连接,所述第二统计单元与标记单元和计算单元连接,所述第一统计单元与计算单元连接,所述计算单元与删除单元和输出单元连接,所述标记单元与分类单元连接,分类单元与分类统计单元连接,分类统计单元与输出单元连接。
优选的,所述采集模块包括采集单元、调整单元和照明单元,采集单元与调整单元连接,调整单元与照明单元连接。
优选的,所述输出单元包括合格率输出子单元、不合格输出子单元和排序子单元,合格率输出子单元与不合格输出子单元连接,不合格输出子单元与排序子单元连接。
优选的,所述控制模块包括接收单元、控制单元和传输单元,接收单元与控制单元连接,控制单元与传输单元连接。
优选的,所述识别单元用于对图像信息进行识别,并将识别的信息传输至判断单元,判断单元用于对接收的信息数据是否合格作出判断,第一统计单元用于对合格的数量进行统计,并将统计的数量传输至计算单元。
优选的,所述剔除单元用于发送剔除信号,剔除信号经发送单元传输至控制模块,控制模块控制设备将不合格产品剔除。
优选的,所述第二统计单元用于对不合格产品的数量进行统计,并将统计的数据传输至计算单元,计算单元用于根据接收的合格与不合格数量计算出产品的合格率,并将合格率传输至输出单元,输出单元用于对接收的数据进行显示。
优选的,所述标记单元用于将不合格产品的不合格位置进行标记,并将标记数据传输至分类单元,分类单元根据不同的标记位置对接收的数据进行分类,并传输至分类统计单元,分类统计单元用于对接收的不同类别的数据的数量进行统计,并传输至输出单元,输出单元根据不合格位置出现次数的多少进行排序显示。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市研锐智能科技有限公司,未经深圳市研锐智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010762461.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





