[发明专利]基于深度学习的视觉检测系统及方法

说明书

本申请涉及视觉检测设备技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的视觉检测系统及方法，其包括机架，机架上设置有用于放置产品的固定模组、用于获取表扣图像信息的图像采集模组、控制中心以及用于显示表扣图像信息的显示模组；固定模组包括支撑座以及设置在支撑座上的产品载具，产品载具的顶端设置有用于固定表带的定位件。当需要对产品进行检测时，将产品放置在产品载具上，并通过定位件将产品固定住，然后通过图像采集模组获取产品表扣的图像信息，并将获取的图像信息发送至控制中心，控制中心用于将接收到的图像信息发送至显示模组进行显示，工作人员根据显示模组上显示的图像信息判断产品的序列号是否合格，从而便于提高检测精度。

技术领域

本申请涉及视觉检测设备技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的视觉检测系统及方法。

背景技术

手表，或称为腕表，是指戴在手腕上，用以计时或显示时间的仪器，其通常是利用皮革、橡胶、尼龙布、不锈钢等材料制成表带，并将显示时间的表头通过表带束在手腕上。

相关的表带1如图1所示，包括第一表带11与第二表带12，其第一表带11与第二表带12通过搭扣固定在一起，第一表带11与第二表带12呈相背设置的一端均设置有表扣13。且每一个表扣13上均对应一个序列号，消费者可以根据序列号通过手机客户端、微信公众号或网站对产品进行追溯信息查询，便于了解产品具体的生产信息。

为了保证消费者能够通过表扣13上的序列号了解产品的生产信息，在表带1生产过程中需要人工对表扣13上的序列号进行检测识别，判断表扣13上的序列号是否合格。

针对上述中的相关技术，发明人认为存在有以下缺陷：通过人工肉眼难以对表扣13上的序列号进行检测，使得检测精度较低。

发明内容

为了便于提高序列号的检测精度，本申请提供一种基于深度学习的视觉检测系统及方法。

第一方面，本申请提供的一种基于深度学习的视觉检测系统，采用如下的技术方案：

一种基于深度学习的视觉检测系统，包括机架，所述机架上设置有用于放置产品的固定模组、用于获取表扣图像信息的图像采集模组、与图像采集模组连接的控制中心以及用于显示表扣图像信息的显示模组；

所述固定模组包括支撑座以及设置在支撑座上的产品载具，所述产品载具的顶端设置有用于固定表带的定位件。

通过采用上述技术方案，当需要对产品进行检测时，将产品放置在产品载具上，并通过定位件将产品固定住，然后通过图像采集模组获取产品表扣的图像信息，并将获取的图像信息发送至控制中心，控制中心用于将接收到的图像信息发送至显示模组进行显示，工作人员根据显示模组上显示的图像信息判断产品的序列号是否合格，从而便于提高检测精度。

可选的，所述定位件包括设置在产品载具两端的限位块与定位销，所述限位块与对应的定位销之间形成有用于固定表扣的定位部。

通过采用上述技术方案，将产品放置在产品载具上后，产品两端的表扣分别位于对应的限位块与定位销之间，便于对产品起到初步固定的作用，有效减少产品发生偏移的概率，进而便于提高产品检测的精度。

可选的，所述固定模组还包括设置在产品载具上且用于压合产品的盖板，所述盖板上设置有用于容纳产品的容纳腔；

所述盖板的底端设置有定位孔，所述定位孔内设置有磁铁。

通过采用上述技术方案，盖板的设置，进一步对产品起到固定的作用。

可选的，所述支撑座的两侧分别设置有用于固定产品的夹紧组件；

所述夹紧组件包括设置在产品载具上方的上压头以及设置在产品载具下方的下压头，所述机架上设置有用于驱动上压头上下移动的第一传动件以及用于驱动下压头上下移动的第二传动件。