[发明专利]一种卫浴塑胶件缺陷识别方法、装置及设备在审
申请号: | 202010442715.8 | 申请日: | 2020-05-22 |
公开(公告)号: | CN111612772A | 公开(公告)日: | 2020-09-01 |
发明(设计)人: | 李辉;葛晓宏;李奋强;黄桂美;王良伟;林华涛;林志杰;李博涵;危志涛 | 申请(专利权)人: | 厦门理工学院 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/62;G06F30/20;G06F119/14 |
代理公司: | 厦门智慧呈睿知识产权代理事务所(普通合伙) 35222 | 代理人: | 陈槐萱 |
地址: | 361024 福*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 卫浴 塑胶 缺陷 识别 方法 装置 设备 | ||
1.一种卫浴塑胶件缺陷识别方法,其特征在于,包括:
获取卫浴塑胶件以及所述卫浴塑胶件在注塑过程中的实际模腔压力曲线;
将所述实际模腔压力曲线与标准模腔压力曲线进行比较,以获取所述实际模腔压力曲线的变异曲线段;
获取与所述变异曲线段对应的潜在缺陷位置;
获取与所述潜在缺陷位置对应的卫浴塑胶件的预定视角的图像;
提取所述图像的特征,并将所述特征输入至预先训练好的神经网络模型,以判断所述卫浴塑胶件是否存在缺陷以及缺陷的类别。
2.根据权利要求1所述的卫浴塑胶件缺陷识别方法,其特征在于,在获取卫浴塑胶件以及所述卫浴塑胶件在注塑过程中的实际模腔压力曲线之前,还包括:
采集多个正常卫浴塑胶件的正样本图片以及多个存在缺陷的卫浴塑胶件的负样本图片;其中,所述正样本图片包括所述正常卫浴塑胶件在不同视角下的图片;所述负样本图片为能观察到卫浴塑胶件的缺陷位置的图片;
对所述负样本根据其缺陷的类别进行标注;
所述正样本图片以及所述负样本图片缩放至指定的尺寸后,输入至神经网络模型进行训练,以获得训练好的神经网络模型。
3.根据权利要求2所述的卫浴塑胶件缺陷识别方法,其特征在于,还包括:
将所述图像缩放至所述指定的尺寸。
4.根据权利要求2所述的卫浴塑胶件缺陷识别方法,其特征在于,还包括:
将所述图像、所述正样本图片以及负样本图片转为灰度图像。
5.一种卫浴塑胶件缺陷识别装置,其特征在于,包括:
压力曲线获取单元,用于获取卫浴塑胶件以及所述卫浴塑胶件在注塑过程中的实际模腔压力曲线;
比较单元,用于将所述实际模腔压力曲线与标准模腔压力曲线进行比较,以获取所述实际模腔压力曲线的变异曲线段;
缺陷获取单元,用于获取与所述变异曲线段对应的潜在缺陷位置;
图像获取单元,用于获取与所述潜在缺陷位置对应的卫浴塑胶件的预定视角的图像;
判别单元,用于提取所述图像的特征,并将所述特征输入至预先训练好的神经网络模型,以判断所述卫浴塑胶件是否存在缺陷以及缺陷的类别。
6.根据权利要求5所述的卫浴塑胶件缺陷识别装置,其特征在于,还包括:
样本采集单元,用于采集多个正常卫浴塑胶件的正样本图片以及多个存在缺陷的卫浴塑胶件的负样本图片;其中,所述正样本图片包括所述正常卫浴塑胶件在不同视角下的图片;所述负样本图片为能观察到卫浴塑胶件的缺陷位置的图片;
标注单元,用于对所述负样本根据其缺陷的类别进行标注;
训练单元,用于在所述正样本图片以及所述负样本图片缩放至指定的尺寸后,输入至神经网络模型进行训练,以获得训练好的神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的卫浴塑胶件缺陷识别装置,其特征在于,还包括:
缩放单元,用于将所述图像缩放至所述指定的尺寸。
8.根据权利要求5所述的卫浴塑胶件缺陷识别装置,其特征在于,还包括:
转换单元,用于将所述图像、所述正样本图片以及负样本图片转为灰度图像。
9.一种卫浴塑胶件缺陷识别设备,其特征在于,包括存储器以及处理器,所述存储器内存储有计算机程序,所述计算机程序能够被所述处理器执行,以实现如权利要求1至4任意一项所述的卫浴塑胶件缺陷识别方法。
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