[发明专利]工业装配场景中的设备核检方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910585176.0 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110310273A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 徐泽明 | 申请（专利权）人： | 南昌青橙视界科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市德锦知识产权代理有限公司 44352 | 代理人： | 韩英杰 |
| 地址： | 330000 江西省南昌市红谷滩*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种工业装配场景中的设备核检方法、装置及电子设备，属于工业装配技术领域。所述方法包括：获取工业装配场景中对设备采集的设备图像，所述设备图像包括发动机端面图像与零部件图像；采用深度学习算法分别对所述发动机端面图像与零部件图像进行图像识别，识别所述设备图像中的发动机端面状态及零部件状态；将所述发动机端面状态及零部件状态与预设的核检标准进行比对，确定所述工业装配场景中的设备状态。上述工业装配场景中的设备核检方法、装置及电子设备能够实现工业装配场景中设备的自动核检，相比通过核检人员进行人工核检，大大提高了核检效率及效果。 | ||
| 搜索关键词： | 工业装配 发动机端面 场景 装置及电子设备 设备图像 图像 零部件状态 零部件 设备状态 图像识别 学习算法 对设备 比对 预设 采集 | ||
【主权项】：
1.一种工业装配场景中的设备核检方法，其特征在于，所述方法包括：获取工业装配场景中对设备采集的设备图像，所述设备图像包括发动机端面图像与零部件图像；采用深度学习算法分别对所述发动机端面图像与零部件图像进行图像识别，识别所述设备图像中的发动机端面状态及零部件状态；将所述发动机端面状态及零部件状态与预设的核检标准进行比对，确定所述工业装配场景中的设备状态。
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