[实用新型]疵点识别设备有效
| 申请号： | 201822152325.8 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN209624411U | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 金玲玲;饶东升;何文玮 | 申请（专利权）人： | 深圳灵图慧视科技有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 被测产品 全局图像 疵点识别 局部图像 表面疵点 成像装置 第一数据 疵点 图像识别装置 疵点位置 检测区域 信息采集 长产品 申请 行进 采集 | ||
1.疵点识别设备，其特征是，包括：
第一成像装置，用于采集被测产品位于检测区域内的全局图像；
第二成像装置，用于根据全局图像所包含的被测产品的疵点位置信息采集包含疵点的局部图像；以及
图像识别装置，用于接收与所述全局图像对应的第一数据和与所述局部图像对应的第二数据并对所述第一数据和所述第二数据进行疵点识别处理。
2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述图像识别装置包括第一图像识别装置和第二图像识别装置，所述第一图像识别装置用于接收所述第一数据并对所述第一数据进行疵点识别处理，所述第二图像识别装置用于接收所述第二数据并对所述第二数据进行疵点识别处理。
3.根据权利要求2所述的设备，其中，所述第一图像识别装置运行第一神经网络模型，以及所述第二图像识别装置运行第二神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的设备，其中，所述第一神经网络模型是卷积神经网络模型，以及所述第二神经网络模型是基于区域的卷积神经网络模型。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一成像装置包括一个或多个位置固定的相机，以及所述第二成像装置包括一个或多个位置可调整的相机。
6.根据权利要求5所述的设备，其中，所述设备还包括控制装置，其用于控制所述第二成像装置。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述设备还包括标记装置，其用于根据所述控制装置的控制指令对疵点进行标记。
8.根据权利要求1所述的设备，其中，所述设备还包括输送装置，其用于输送被测产品连续地通过所述检测区域。
9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述输送装置包括第一传动辊和第二传动辊，所述检测区域设置在所述第一传动辊和所述第二传动辊之间，所述检测区域上方设置有支架，所述第一成像装置和所述第二成像装置沿传动方向一前一后设置在所述支架上。
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