[发明专利]一种基于深度学习的粒度在线检测系统在审
申请号: | 202110769727.6 | 申请日: | 2021-07-07 |
公开(公告)号: | CN113514376A | 公开(公告)日: | 2021-10-19 |
发明(设计)人: | 黄志强;李海元;何登鹏;罗家南;龙琼;罗建强 | 申请(专利权)人: | 深圳市宏申工业智能有限公司 |
主分类号: | G01N15/02 | 分类号: | G01N15/02;G06K9/20;G06K9/34 |
代理公司: | 北京维正专利代理有限公司 11508 | 代理人: | 任志龙;苑新民 |
地址: | 518000 广东省深圳市宝安区石岩街道罗租社区黄*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 粒度 在线 检测 系统 | ||
1.一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:包括设置在传送带(1)上的遮罩(2),以及图像采集装置(21)、光源(22)、光纤收发器(3)和视觉工控机(4),所述图像采集装置(21)和光源(22)位于遮罩(2)内,且图像采集装置(21)和光源(22)位于传送带(1)的上方,所述光纤收发器(3)有两组,两组光纤收发器(3)之间通过光纤(31)连接,其中一组光纤收发器(3)和图像采集装置(21)连接,另一组光纤收发器(3)和视觉工控机(4)连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述图像采集装置(21)采用工业相机CCD。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:还包括告警设备(5),所述告警设备(5)和视觉工控机(4)连接。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述光源(22)的数目有两组,两组光源(22)分别位于工业相机CCD沿传送带(1)输送方向的两侧。
5.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述视觉工控机(4)上设有支持并行运算的CPU和GPU。
6.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述遮罩(2)上设有旋转驱动组件(6)、横向驱动组件(7)和清洁辊(8),所述旋转驱动组件(6)用于驱动清洁辊(8)转动,所述横向驱动组件(7)用于横向驱动清洁辊(8)靠近或远离工业相机CDD。
7.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述旋转驱动组件(6)包括转筒(61)和第一花键轴(62),所述转筒(61)和遮罩(2)转动连接,所述第一花键轴(62)和转筒(61)配合插接,所述清洁辊(8)和第一花键轴(62)靠近工业相机CDD的一端固定连接。
8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述横向驱动组件(7)包括圆筒(71)和第二花键轴(72),所述圆筒(71)和转筒(61)固定连接,圆筒(71)和转筒(61)同轴线设置,圆筒(71)的周面设有导向槽(73),所述遮罩(2)的侧壁固定有连接筒(23),所述第二花键轴(72)和连接筒(23)配合插接,第二花键轴(72)远离工业相机CDD的一端设有导向杆(74),所述导向杆(74)远离第二花键轴(72)的一端伸进导向槽(73)内并与圆筒(71)滑动连接,所述第二花键轴(72)靠近工业相机CDD的一端设有连接片(75),所述第一花键轴(62)上设有限位块(64),所述限位块(64)和连接片(75)转动连接。
9.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的粒度在线检测系统,其特征在于:所述导向槽(73)包括第一连接槽(731)、第二连接槽(732)和第三连接槽(733),所述第一连接槽(731)位于圆筒(71)远离工业相机CDD的一端,第一连接槽(731)沿圆筒(71)的周向方向设置,所述第二连接槽(732)位于圆筒(71)靠近工业相机CDD的一端,第二连接槽(732)沿圆筒(71)的周向方向设置,所述第三连接槽(733)倾斜设置,第三连接槽(733)倾的两端分别和第一连接槽(731)、第三连接槽(733)连通。
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