[发明专利]人工智能瑕疵图像分类方法及其系统

说明书

本发明提供一种人工智能瑕疵图像分类方法与其系统。该方法包括：利用传送单元传送微机电麦克风产品至特定位置；利用定位单元定位该微机电麦克风产品；利用第一图像采集单元扫描该微机电麦克风产品以采集待测图像；将该待测图像与多个参考图像进行比对，根据比对结果判断该待测图像的瑕疵分类；根据该比对结果将瑕疵区域标示在该待测图像上；以及根据该瑕疵分类将该微机电麦克风产品分类存放。

技术领域

本发明涉及一种人工智能瑕疵图像分类方法及人工智能瑕疵图像分类系统。

背景技术

从十九世纪初开始，工业生产的方式从人工逐渐转变为机械化。而微型电子计算机在十九世纪中问世后，人们开始利用它来进行一些简单的自动控制，使得工业界再次兴起新的革命。随着工业生产欲提升产量、速度、精准度之需求，人类开始大量投入自动化生产流程的开发。此外，人工智能(Artificial Intelligence，AI)构想的崛起，使得人们开始思考该如何才能让自动化系统中的机器学会“感受”人类眼中看见的世界，进而能够学习人类的行为模式对事物进行判定。

直至今日，机器视觉已成为工业自动化系统的重要组成之一。机器视觉系统(Machine Vision)是一个能自动输出控制信号的图像识别分析器。机器视觉系统如同人类的双眼及大脑，其运用微型电子计算机强大的运算能力，对取得的图像进行适当的分析识别，并得到控制信号的输出以作为控制机器的参数之一。

近年来政府因应工业4.0政策，投资机械产业使其不止“自动化”，更要逐步走向“智能化”生产。因此，机械产业导入AI图像识别系统作为智能化的第一步。在工业制程当中，其中一个重要的步骤为“品管检测”。过去品管检测多为人工完成。然而，由人工进行品管检测可能有以下缺点：工人长期处于工作的状态下容易因不堪负荷而降低品管检测的良率；耗费大量的人力资源及检测时间等成本，从而降低了生产效率。

发明内容

本发明提供一种人工智能瑕疵图像分类方法与其系统，提供自动化图像检测，并提升瑕疵图像检测的准确率。

本发明提供一种人工智能瑕疵图像分类系统，用于检测微机电麦克风产品。该系统包括：传送单元、定位单元、第一图像采集单元、存储单元以及处理单元。传送单元传送该微机电麦克风产品至特定位置。定位单元定位该微机电麦克风产品。第一图像采集单元扫描该微机电麦克风产品以采集待测图像。存储单元存储多个模块及多个参考图像。处理单元耦接该传送单元、该定位单元、该第一图像采集单元及该存储单元，该处理器执行所述模块。所述模块包括：图像识别模块，将该待测图像与所述参考图像进行比对，根据比对结果判断该待测图像的瑕疵分类；瑕疵标示模块，根据该比对结果将瑕疵区域标示在该待测图像上；产品分类模块，根据该瑕疵分类将该微机电麦克风产品分类存放。

本发明提供一种人工智能瑕疵图像分类方法，用于检测微机电麦克风产品。该方法包括：利用传送单元传送该微机电麦克风产品至特定位置；利用定位单元定位该微机电麦克风产品；利用第一图像采集单元扫描该微机电麦克风产品以采集待测图像；将该待测图像与多个参考图像进行比对，根据比对结果判断该待测图像的瑕疵分类；根据该比对结果将瑕疵区域标示在该待测图像上；以及根据该瑕疵分类将该微机电麦克风产品分类存放。

基于上述，本发明实施例提供的人工智能瑕疵图像分类方法与其系统通过待测图像与参考图像的相互比对判断待测图像所属的瑕疵分类，进而根据瑕疵分类将待测图像对应的待测物分类存放。

附图说明

图1是根据本发明一范例实施例所绘示的人工智能瑕疵图像分类系统的示意图。

图2是根据本发明一范例实施例所绘示的人工智能瑕疵图像分类方法的流程图。

图3是根据本发明一范例实施例所绘示的人工智能瑕疵图像分类系统的示意图。

图4是根据本发明一范例实施例所绘示的初步筛选操作的示意图。

具体实施方式