[发明专利]一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法

权利要求书

1.一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法，其特征在于采用工业摄像机、上位机、图片储存模块、标记模块、数据比对模块、提示模块作为检测的工具；所述摄像机安装在冷镦座的上端，摄像机和上位机经数据线连接，图片储存模块、标记模块、数据比对模块、提示模块是安装在上位机内的应用软件；所述图片储存模块内存有冷镦座包括塌陷、倾斜、高低不平、表面凹点、表面凸点、表面异物附着、开裂故障图片；检测方法包括如下步骤，第一步：先将冷镦机已知故障图片的特征基于人工智能深度学习技术，经标记模块进行数据标注，同时配上与故障图片数据一比一对应的合格产品的图片数据，并将这些数据按照一定比例分为训练集和测试集；第二步：基于人工智能深度学习技术，针对冷镦机故障图片特征设计出适合的人工智能深度学习类型；第三步：用标注过的图片数据对模型进行训练；第四步：用测试集对基于人工智能深度学习的人工智能平台上、生成的实证模型进行测试其是否正确，测试集生成的数据存入数据比对模块作为比对数据；第五步：检测中，摄像机实时对冷镦座进行摄像并将图片数据输入到数据比对模块，数据比对模块自动调阅比对数据和图片数据作比对，得出冷镦座质量是否合格数据，数据不合格时经提示模块发出提示信息，技术人员根据故障数据类型对冷镦座进行更换或维护。

2.根据权利要求1所述的一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法，其特征在于，图片储存模块内储存有大量冷镦座已知故障的图片特征数据，以及和故障一比一对应合格冷镦座产品的图片特征数据。

3.根据权利要求1所述的一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法，其特征在于，第一步中，将冷镦座已知故障图片的特征基于人工智能深度学习技术，经标记模块进行数据标注中，故障数据累积的愈多愈好。

4.根据权利要求1所述的一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法，其特征在于，第一步中，训练集和测试集同时兼具冷镦座图片故障数据和合格数据。

5.根据权利要求1所述的一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法，其特征在于，第三步中，标注过的图片数据是第一步中的训练集。

6.根据权利要求1所述的一种冷镦底座表面细微缺陷的检测方法，其特征在于，第五步中，提示的信息包括文字提示信息和语音提示信息。