[发明专利]基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统在审
| 申请号： | 201911045681.2 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110681610A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 唐小青 | 申请（专利权）人： | 唐小青 |
| 主分类号： | B07C5/10 | 分类号： | B07C5/10;B07C5/36;B07C5/38;B07C5/02;B07B15/00;B07B1/28;B02C13/09 |
| 代理公司： | 11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区颐和园*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统，包括：物料分级筛、分料器、第一输送带、视觉识别装置、GPU服务器、控制装置和动作执行装置，物料分级筛位于第一输送带的首端，第一输送带上沿物料传送的方向依次设置分料器、视觉识别装置，动作执行装置设置在第一输送带的尾端；视觉识别装置通过GPU与控制装置相连，视觉识别装置对第一输送带上的物料进行特征信息和空间位置信息进行快速采集，传输至GPU服务器，控制装置与动作执行装置相连，控制所述动作执行装置动作。本发明通过卷积神经网络与深度学习加视觉识别分选物料，整体效率高，智能化程度高。 | ||
| 搜索关键词： | 输送带 动作执行装置 视觉识别装置 控制装置 卷积神经网络 视觉识别 物料分级 分料器 分选 服务器 空间位置信息 快速采集 特征信息 物料传送 物料系统 依次设置 整体效率 智能化 首端 尾端 传输 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统，其特征在于，包括：物料分级筛、分料器、第一输送带、视觉识别装置、GPU服务器、控制装置和动作执行装置，其中，所述物料分级筛位于所述第一输送带的首端，所述第一输送带上沿物料传送的方向依次设置所述分料器、所述视觉识别装置，所述动作执行装置设置在所述第一输送带的尾端；所述视觉识别装置通过所述GPU与所述控制装置相连，所述视觉识别装置对第一输送带上的物料进行特征信息和空间位置信息进行快速采集，传输至GPU服务器，GPU服务器包含卷积神经网络和深度学习算法，对物料的特征信息和空间位置信息进行计算分析并得出结果，并将所得结果传送至控制装置；所述控制装置与所述动作执行装置相连，控制所述动作执行装置动作，将粒径大小不同的物料分开。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于唐小青，未经唐小青许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911045681.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种玻璃瓶长度检测装置及其工作方法
- 下一篇：橡胶分离机
