[发明专利]一种基于深度学习的产品封装质量检测系统在审
申请号: | 201910152027.5 | 申请日: | 2019-02-28 |
公开(公告)号: | CN109886590A | 公开(公告)日: | 2019-06-14 |
发明(设计)人: | 王淼;喻永生;任鹏飞 | 申请(专利权)人: | 燊赛(上海)智能科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06N3/04;G06K9/62 |
代理公司: | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人: | 丁彦峰;贺亚明 |
地址: | 200000 上海市杨浦区隆*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的产品封装质量检测系统,包括:深度学习目标检测训练用数据集生成模块、深度学习目标检测算法训练模块、深度学习目标检测模块和人机交互模块,深度学习目标检测训练用数据集生成模块导入用于深度学习目标检测算法模块训练的各种故障类型图像,并生成算法模块训练所需的格式化数据集,深度学习目标检测算法训练模块以格式化数据集为输入,进行迁移学习后输出深度学习目标检测算法,深度学习目标检测模块输入现场采集的原始数据图像,输出带标注框的分析图像,所述人机交互模块实现操作人员输入待分析的原始数据图像,根据输出的结果对产品封装情况进行处理。本发明解决了现有产品封装质量无法监控的问题。 | ||
搜索关键词: | 学习目标 产品封装 检测算法 人机交互模块 原始数据图像 质量检测系统 格式化数据 检测模块 模块训练 生成模块 训练模块 数据集 分析图像 故障类型 生成算法 现场采集 输出 标注框 输出带 检测 学习 迁移 图像 监控 分析 | ||
【主权项】:
1.一种基于深度学习的产品封装质量检测系统,其特征在于,所述基于深度学习的产品封装质量检测系统包括深度学习目标检测算法模块预训练单元和生产检测单元,所述深度学习目标检测算法模块预训练单元包括:深度学习目标检测训练用数据集生成模块和深度学习目标检测算法训练模块,所述生产检测单元包括:深度学习目标检测模块和人机交互模块,所述深度学习目标检测训练用数据集生成模块导入用于深度学习目标检测算法模块训练的各种故障类型图像,并生成算法模块训练所需的格式化数据集,所述深度学习目标检测算法训练模块以格式化数据集为输入,进行迁移学习后输出深度学习目标检测算法,所述深度学习目标检测模块输入现场采集的原始数据图像,通过深度学习目标检测算法计算输出带标注框的分析图像,所述人机交互模块实现操作人员输入待分析的原始数据图像,并根据分析输出的结果对产品封装情况进行处理。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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