[发明专利]基于机器学习的板材涨塞检测系统和检测方法有效
| 申请号： | 201911395979.6 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111062938B | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 王志远;朱远鹏;康庆;王化明 | 申请（专利权）人： | 科派股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/25;G01N21/88;G06V10/764;G06V10/762;G06T5/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京文苑专利代理有限公司 11516 | 代理人： | 何新平 |
| 地址： | 225000 江苏省扬州市经*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于机器学习的板材涨塞检测系统，包括传送装置、光源模块、采集模块、检测模块、控制模块。本发明实现基于机器学习的板材涨塞检测系统的检测方法，包括：利用均值漂移聚类算法对板材图像分割，提取板材特征并识别板材型号；通过模板匹配算法，得到涨塞可能存在的区域；构建注意力恒等残差网络并训练其作为图像分类器，将这些区域输入图像分类器中确定区域内是否存在涨塞，如果存在，确定涨塞类型；将涨塞位置与类型与标准模板比对，得到检测结果。本发明可代替人工检测板材涨塞的多植、漏植、错植等缺陷，提高板材检测的自动化程度，降低人工成本，提高生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 板材 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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