[发明专利]基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统

说明书

本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统，其中基于图像识别的智能检测方法包括：采集产品的图像；根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；以及根据产品选择检测算法对产品进行检测，实现了采用图像识别技术，智能识别产品类型，然后从算法库里调用不同的检测算法即可，对于客户使用而言，更加方便智能，对于开发者而言只需要添加新产品的算法到算法库里即可。

技术领域

本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统。

背景技术

现有的检测系统，利用图像处理技术，将产品上的缺陷如划伤、凹坑、黑点等缺陷检测出来。检测系统包括服务器、客户端、图像采集模块、图像识别模块、缺陷分类模块、数据存储模块，将实时采集的图像进行处理分析，然后进行缺陷分类存储数据，最后显示到客户端上面供人员查看。当有缺陷产生时，会有声光报警及打标系统提示现场的工作人员。

由于传统检测系统不能根据当前正在检测的产品自动加载对应的检测算法，所以需要人工去判别正在检测的产品类型，并且在检测软件上选择对应的检测算法，但由于现场操作人员忘记选择或产品判别错误，导致产品不能匹配最合适的检测算法，产生大量的误报，不能满足客户的检测需求。传统检测算法不具备机器学习功能，无法将未识别的产品添加到匹配库里面。

传统检测系统需要人为去判别当前所检测的产品类型，然后在检测软件上选择对应的检测算法，整个过程需要人工去操作干预，并不能实现全自动化检测。

自动识别产品类型需要人工切换，且相对于客户是定制化的需求，客户每次改变产品时均需要选择不同的检测模板，对客户而言增加了操作时间，降低了生产效率，对软件开发而言，面对不同的客户不同的产品时，都需要开发不同的检测算法，增添了很多无用工作

因此，基于上述技术问题需要设计一种新的基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于图像识别的智能检测方法，包括：

采集产品的图像；

根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；

以及根据产品选择检测算法对产品进行检测。

进一步，所述采集产品的图像的方法包括：

通过图像采集模块采集产品的图像。

进一步，所述根据产品的图像识别产品，并进行产品录入的方法包括：

根据产品的图像识别产品；

根据图像识别图像中产品的特征；

将图像中产品的特征与存储的各类别产品分类文件中的特征进行比较，当相似程度大于预设百分比时，则识别产品类型，否则对产品类型进行分类，即

创建分类器，添加特征向量，创建一个神经网络；

神经网络包括：第一层为输入变量的输入层，第二层为隐藏层，第三层为输出变量的输出层；

设置特征向量的个数、隐藏层数、输出变量数量、用于转换特征向量的预处理类型对分类器进行训练；

通过训练好的分类器根据图像中产品的特征识别图像中产品的种类，若未能识别产品则将未能识别的产品加入分类库中。

进一步，所述根据产品的图像识别产品，并进行产品录入的方法还包括：

进行产品录入；

当相似程度小于等于预设百分比时，判断图像中的产品种类未存储；