[发明专利]基于机器学习的板材涨塞检测系统和检测方法

说明书

本发明公开一种基于机器学习的板材涨塞检测系统，包括传送装置、光源模块、采集模块、检测模块、控制模块。本发明实现基于机器学习的板材涨塞检测系统的检测方法，包括：利用均值漂移聚类算法对板材图像分割，提取板材特征并识别板材型号；通过模板匹配算法，得到涨塞可能存在的区域；构建注意力恒等残差网络并训练其作为图像分类器，将这些区域输入图像分类器中确定区域内是否存在涨塞，如果存在，确定涨塞类型；将涨塞位置与类型与标准模板比对，得到检测结果。本发明可代替人工检测板材涨塞的多植、漏植、错植等缺陷，提高板材检测的自动化程度，降低人工成本，提高生产效率。

技术领域

本发明涉及板材加工技术领域，具体涉及一种基于机器学习的板材涨塞检测系统和检测方法。

背景技术

近几年随着我国工业自动化水平的不断提高，机器视觉在缺陷检测、质量控制等工业领域的应用越来越成熟。目前板材涨塞在生产线上的检测主要通过人工检测，且由于人工视觉检查产品质量效率低，所以无法对全部板材进行检测，只能进行抽检。这样导致板材涨塞检测不仅效率低、成本高而且精度不高，所以急需开发出一种高效方便且精度高的板材涨塞检测系统。

发明内容

本发明针旨在一定程度上解决上述技术问题之一，本发明提供了一种基于机器学习的板材涨塞检测系统及其检测方法，达到了高效率、低成本、高精度的能够实现快速检测涨塞缺陷的技术效果。

本发明第一方面公开了一种基于深度学习的板材涨塞检测系统，包括传送装置、光源模块、采集模块、控制模块和检测模块。

传送装置，用于传送待检测板材至检测区域，包括遮光罩、框架、传送带和电机，所述框架为长方体框架结构，所述框架外壁为黑色亚克力板；沿长方体框架内壁敷设黑色绒布。

光源模块，用于为待检测板材提供光源，包括主光源、阴影消除光源、背景光源和光源控制器。

采集模块，用于采集所述板材的图像信息。

控制模块，用于控制机电设备，包括光电传感器、颜色传感器、控制器；所述控制器根据所述光电传感器、所述颜色传感器检测的信号控制所述图像采集装置采集图像信息。

检测模块，用于根据所述图像信息对所述板材进行涨塞检测，得到检测结果。

根据本发明的一个实施例，所述主光源包括若干高亮线光源及其光源控制器，所述高亮线光源设置在传送带上方。

根据本发明的一个实施例，所述阴影消除光源包括两个第一线性光源及其光源控制器，所述第一线性光源设置在传送带上方。

根据本发明的一个实施例，所述背景光源包括若干第二线性光源及其光源控制器，所述第二线性光源设置在传送带下方。

根据本发明的一个实施例，所述图像采集装置为线阵相机，所述线阵相机连接所述控制器。

根据本发明的一个实施例，所述光电传感器、色彩传感器分别与所述控制器连接。

本发明第二方面公开了一种基于机器学习的板材涨塞检测系统的检测方法，包括以下步骤：

S1：将待检测板材放到传送带上，开启传送带。

S2：当传送带上的第一光电传感器检测到板材进入，所述第一光电传感器发送第一检测信号至控制器，所述控制器接收所述第一检测信号，根据所述第一检测信号触发色彩传感器采集与所述待检测板材相关的色彩信息，将所述色彩信息发送至控制器。

S3：控制器接收所述色彩信息，按照预定的打光方式控制光源模块的所有光源，并发送第一控制指令给图像采集装置，图像采集装置接收所述第一控制指令，根据所述第一控制指令采集与所述待检测板材相关图像信息。