[发明专利]一种基于检测产品特性的图像处理与检测系统在审
申请号: | 201710238000.9 | 申请日: | 2017-04-12 |
公开(公告)号: | CN106997590A | 公开(公告)日: | 2017-08-01 |
发明(设计)人: | 程旗凯;俞兴;洪灵;陈源通;陈卸件;王京;余晓春;朱振;潘浩雷;张庆权;黄小健;陈艳丽;金璐;洪丰 | 申请(专利权)人: | 浙江硕和机器人科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T5/00;G06K9/62 |
代理公司: | 浙江纳祺律师事务所33257 | 代理人: | 朱德宝 |
地址: | 321000 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于检测产品特性的图像处理与检测系统,包括依次连接的图像预处理模块、图像分割模块、特征抽取模块、数据预处理模块、神经网络学习模块以及神经网络检测模块;本发明提供的基于检测产品特性的图像处理与检测系统,可以提高产品质量检测效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 检测 产品 特性 图像 处理 系统 | ||
【主权项】:
基于检测产品特性的图像处理与检测系统,其特征在于,包括依次连接的图像预处理模块(100)、图像分割模块(200)、特征抽取模块(300)、数据预处理模块(400)、神经网络学习模块(500)以及神经网络检测模块(600);所述图像预处理模块(100)用于修正原始图像的灰度级和平滑原始图像的噪声;所述图像分割模块(200)用于对修正处理和平滑处理后的图像进行分割;所述特征抽取模块(300)用于对分割后的图像的灰度进行度量,并产生相应的特征向量;所述数据预处理模块(400)用于将特征向量归一化到0至1之间,并输入至所述神经网络学习模块(500);所述神经网络学习模块(500)用于根据原始图像获取归一化后的特征向量,并生成相应的输入网络模式;所述神经网络检测模块(600)用于对输入网络模式进行识别和分类。
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