[发明专利]一种基于机器视觉和深度学习的外观缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉和深度学习的外观缺陷检测方法，包括位于围墙四周内的户内信息接入点，所述户内信息接入点输入端设有与其相适配的户外信息接入点，所述户外信息接入点和户内信息接入点之间通过无线传输方式并将数据传递到计算机中心处，所述户内信息接入点和户外信息接入点之间设有与计算机中心相连接的吊塔监控端，其中，信息接入端上均安装有IP摄像头和监控系统，所述IP摄像头通过无线网络桥接的方式连接有交换机，所述交换机输出一端通过网络连接的方式连接有显示器，所述交换机输出另一端通过通过光纤连接有广域网，所述广域网输出端通过无线视频管理平台数据连接有总部监控中心；

所述监控系统包括与数据采集器相连接的扬尘传感器、噪声传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、气压传感器和浓度传感器，所述数据采集器输出端分别连接有语音播放器、报警器和数据传输系统，所述数据传输系统输出端通过云平台分别连接有手机、电脑和监控中心。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉和深度学习的外观缺陷检测方法，其特征在于，还包括与交换机相连接的现场录像机，所述现场录像机内分别设有存储器、反馈单元和截屏器，所述反馈单元输出端设有与现场录像机相连接的影像调节器，其中，影像调节器用于调节外部影像的分辨率以及适应性的改变光照度。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉和深度学习的外观缺陷检测方法，其特征在于，所述吊塔监控端上安装有调节摄像球，所述调节摄像球输入端设有与其相适配的语音呼叫器，所述调节摄像球和语音呼叫器输出端均通过信号放大器连接有计算机中心。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉和深度学习的外观缺陷检测方法，其特征在于，所述数据采集器输入端还包括与扬尘传感器、噪声传感器、温度传感器、湿度传感器、风速传感器、风向传感器、气压传感器和浓度传感器相连接的对比单元，其中，对比单元用于将与以前的信息之间进行数据核对并加以处理分析。

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉和深度学习的外观缺陷检测方法，其特征在于，所述云平台输出一端固定连接有交管平台。