[发明专利]一种基于深度学习的工业视觉检测方法在审
| 申请号： | 202011035982.X | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112348772A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 刘文军;石景文;杨梦铎;陈晨;陈涛 | 申请（专利权）人： | 苏州砺行信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的工业视觉检测方法，涉及工业视觉检测领域。该基于深度学习的工业视觉检测方法，包括以下步骤：(1)进行深度学习的训练；A.将工业零件按照三个光照强度分组拍照；B.将样本存储内的图片打乱并建立深度学习模型；(2)进行图像采集；a.把工业零件放在检测系统设置好的零件位置并对零件进行照明；b.对工业零件进行图片采集；(3)深度学习执行对工业零件进行检测；工业相机拍摄的零件图片和深度学习模型内的图片进行检测识别；(4)终端分拣计数。通过合理的检测方法，用三种工业零件特征图片对深度学习进行训练，给零件图片的拍摄设定固定的光照强度和零件位置，提升缺陷零件的检出率，值得大力推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 视觉 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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