[发明专利]强化工件光学特征的设备、方法、深度学习方法及媒体有效
申请号: | 201810432174.3 | 申请日: | 2018-05-08 |
公开(公告)号: | CN110231340B | 公开(公告)日: | 2022-09-13 |
发明(设计)人: | 邹嘉骏 | 申请(专利权)人: | 由田新技股份有限公司 |
主分类号: | G01N21/88 | 分类号: | G01N21/88;G01N21/01;G01N21/13;G06T7/00;G06T5/00;G06T7/62 |
代理公司: | 北京维澳专利代理有限公司 11252 | 代理人: | 王立民;张应 |
地址: | 中国台湾新北市中*** | 国省代码: | 台湾;71 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 强化 工件 光学 特征 设备 方法 深度 学习方法 媒体 | ||
1.一种强化工件光学特征的设备,其特征在于,自外部接收一工件与对应的一瑕疵影像信息,该设备包括:
至少一个可变影像捕获设备,于一工作区域内,对该工件进行影像撷取,其中该可变影像捕获设备的外在参数与内在参数为可调整的;
至少一个可变光源装置,于该工作区域内,对该工件提供光源,其中该可变光源装置的光学输出特性为可调整的;
一图像处理模块,根据该瑕疵影像信息,以产生一特征强化信息,特征强化信息为一系列控制参数的组合,该控制参数是依据缺陷的类别和位置而生成;以及
一控制装置,根据该特征强化信息调整该外在参数、该内在参数和该光学输出特性,并控制该可变影像捕获设备和该可变光源装置的操作,借以获得该工件的特征强化影像,控制装置依据缺陷特征的种类决定提供何种光源至该工作区域上的工件;
一耦接于该控制装置的运算器,该运算器加载储存装置后执行一深度学习模型,根据该特征强化影像,借以分辨该瑕疵影像信息。
2.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,该深度学习模型为LeNet模型、AlexNet模型、GoogleNet模型或VGG模型。
3.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,该可变光源装置可调整的该光学输出特性包括光源的强度、照射角度或频谱。
4.根据权利要求3所述的设备,其特征在于,该可变光源装置包括数个设置于不同角度位置的灯具。
5.根据权利要求3所述的设备,其特征在于,该可变光源装置所提供的不同频谱的光源包括白光、红光、蓝光、绿光、黄光、UV光或雷射光。
6.根据权利要求3所述的设备,其特征在于,该可变光源装置包括数个灯组、以及一连接或耦接于该数个灯组的光源控制模块。
7.根据权利要求6所述的设备,其特征在于,该光源控制模块包括:
一光源强度控制单元,用以控制单一或数个该灯组的输出功率;
一光源角度控制单元,用以控制灯组的照射角度;以及
一光源频谱控制单元,用以控制输出不同频谱的光源。
8.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,该图像处理模块所接收的该瑕疵影像信息包括缺陷的类别信息和缺陷位置信息。
9.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,还包括:一或数个移载装置,用以将外部自动光学检测设备所传送的工件,移载至该工作区域内。
10.根据权利要求9所述的设备,其特征在于,该移载装置为传输带、线性移动载台、真空吸附装置、多轴载具、多轴机械手臂或翻面装置。
11.根据权利要求1所述的设备,特征在于,还包括:一第一移动式载台,用以承载该可变光源装置,其中该第一移动式载台在该工作区域内移动该可变光源装置,借以调整该可变光源装置的该光学输出特性。
12.根据权利要求11所述的设备,其特征在于,该第一移动式载台为多维式的线性移动载台或多轴机械手臂。
13.根据权利要求1所述的设备,特征在于,还包括:一第二移动式载台,用以承载该可变影像捕获设备,其中该第二移动式载台在该工作区域内移动该可变影像捕获设备,并配合调整该可变影像捕获设备的该外在参数与该内在参数。
14.根据权利要求1所述的设备,其特征在于,该图像处理模块包括:
一影像分析模块,影像分析该瑕疵影像信息,用以确认缺陷特征与缺陷种类;
一缺陷定位模块,用以定位该缺陷特征于该工件上的相对位置;以及
一缺陷面积计算模块,用以分析该缺陷特征的涵盖面积。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于由田新技股份有限公司,未经由田新技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810432174.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。