[发明专利]基于深度学习和图像处理技术的丝锭划痕检测系统及方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习和图像处理技术的丝锭划痕检测系统及方法。解决现有技术中采用人工方式对丝锭缺陷检测存在准确率低、效率低、检测具有滞后性的问题，以及一般自动检测系统存在的误检严重、分级精度低的问题。系统包括装载丝锭的托盘，传送带，在传动带上设置有暗箱，在暗箱后的传动带上设置有分拣单元，在暗箱中设置有图像采集单元，图像采集单元将采集信息发送给处理单元进行划痕目标检测，采用深度学习CNN网络检测提取划痕目标并对划痕目标评估分进行计算，根据多等级划分区间来判定丝锭等级。根据划痕等级分拣单元对丝锭进行分拣。检测准确度更高，采用多级进行等级划分，分级精度高。

主权项

1.一种基于深度学习和图像处理技术的丝锭划痕检测系统，其特征是：包括装载丝锭的托盘，丝锭上设置有标签，对托盘进行传输的传送带，在传动带上设置有暗箱，在暗箱后的传动带上设置有分拣单元，在暗箱中设置有采集标签图像和丝锭图像的图像采集单元，图像采集单元将采集信息发送给处理单元进行划痕目标检测；处理单元，从标签图形中识别标签信息并读取，从丝锭图像中提取目标检测区域，将目标检测区域图像输入训练好的深度学习CNN网络，提取划痕目标检测框图像，赋予划痕目标检测框图像划痕得分，将划痕目标检测框图像输入训练好的深度学习CNN网络，获得最终得分的划痕目标检测框图像，根据最终得分对丝锭划痕目标进行等级划分；分拣单元，根据丝锭划痕目标等级对丝锭良次品进行分拣。