[发明专利]基于卷积神经网络的零件识别与检测方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202010001493.6 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111242902A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 王光夫 | 申请（专利权）人： | 天津瑟威兰斯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津展誉专利代理有限公司 12221 | 代理人： | 刘红春 |
| 地址： | 300000 天津市滨海新区华苑产业*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的零件识别与检测方法、系统及设备，包括如下步骤：对各类待检测零件制作标准模板，生成检测模型；识别待检测零件的标准模板；扫描待检测零件正面图像，通过检测模型对待检测零件正面图像中的沉头孔和黑色遮盖孔进行识别并检测；扫描待检测零件背面图像，识别标签信息并检测；输出检测结果，本发明通过图像识别将待检测零件的标签、沉头孔以及黑色遮盖孔的数量、种类及位置与标准模板进行对比，判断零件上的沉头孔、黑色遮盖孔以及标签是否符合要求，检测速度快，为飞机零件上的大量小尺寸沉头孔提供了快速数字化的检测手段，精度稳定可靠，大幅提高了检测的效率，有效的减少了检测人员的工作量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 零件 识别 检测 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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