[发明专利]一种基于深度学习的瑕疵检测系统及方法有效
| 申请号： | 201810200744.6 | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108445011B | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 曹葵康;邵新华;杨晓冬;殷浩;崔学理 | 申请（专利权）人： | 苏州天准科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 王丽 |
| 地址： | 215163 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的瑕疵检测系统，包括：皮带传输装置、线扫相机和与之连接的镜头、PC主机和云端；所述PC主机内设置有图像处理软件，通过图像处理软件进行瑕疵检测和处理，同时将处理结果显示并上传至云端，云端进行大数据分析。本发明还公开了一种基于深度学习的瑕疵检测方法，本发明引入深度学习的AI算法，对图片中瑕疵特征进行高效、高识别率识别与提取。人工投入少，图像处理软件检测性能维护成本低。兼容能力强，在面临产品更新换代的情况下，图像处理软件算法方面无需另行开发，只需多收集产品样本进行学习训练，便能很快满足新产品的瑕疵检测应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 瑕疵 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的瑕疵检测系统，其特征在于，包括：皮带传输装置，用于传输被测产品；线扫相机和与之连接的镜头，二者用于扫描皮带传输装置上的被测产品，将采集到的产品表面图像发送至PC主机处；所述PC主机内设置有图像处理软件，通过图像处理软件进行瑕疵检测和处理，同时将处理结果显示并上传至云端；所述云端进行大数据分析。
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