[发明专利]基于机器视觉的零件检测方法有效
| 申请号： | 202110541077.X | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113129304B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 罗国富;李立伟;闫羲昊;明五一;李医中;张圣飞;马军;李晓科;何文斌;都金光;侯俊剑;曹阳;刘琨 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/62;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;B25J19/02;B25J15/08;B25J9/16 |
| 代理公司： | 郑州豫开专利代理事务所(普通合伙) 41131 | 代理人： | 王金 |
| 地址： | 450000 *** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器视觉的零件检测方法，采用加权混合深度学习目标辨识算法，并具有二次检测方法，二次检测方法采用多算法融合处理，最后通过支持向量机融合辨识。加权混合深度学习目标辨识算法的元深度学习算法包括RCNN算法、Faster‑RCNN算法、R‑FCN算法、YOLO算法、SSD算法和DenseBox算法；检查各元深度学习算法标记的缺陷对应的矩形区域的位置，两两判断是否相邻或重叠；对相邻或重叠的矩形区域进行合并。通过多算法融合处理方法对同一图像对象进行辨识处理，并使用相同的可以相互比较的标记，然后取多算法识别出来的最具缺陷可能性的辨识结果，相比单一算法进行图像辨识，大幅提高了图像识别的准确程度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 零件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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