[发明专利]基于深度相机与机器学习的糖果缺陷检测装置及分类方法有效
| 申请号： | 202110264308.7 | 申请日： | 2021-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN112950602B | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 倪超;王锦亚;李振业;程磊;居荣华 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/62;G06T7/90;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/762;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京申云知识产权代理事务所(普通合伙) 32274 | 代理人： | 田沛沛;邱兴天 |
| 地址： | 210037 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度相机与机器学习的糖果缺陷检测装置及分类方法，深度相机采集光源反射的糖果图像，并传输至工控机，工控机对糖果图像进行处理后，控制分选机构完成缺陷糖果的剔除工作；本发明的分类方法将机器视觉算法与深度学习算法相结合，利用机器视觉算法在RGB颜色空间对图像进行特征提取，并对图像中粘连的糖果进行分割，保证了算法在工业环境下运行的稳定性；利用深度学习算法中的卷积神经网络Resnet18检测缺陷糖果，通过改进网络结构进行糖果分类，并输出糖果缺陷面积。本发明降低了人工分拣的误检率和漏检率与企业的生产成本，满足了企业的生产需求，提高了生产效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 相机 机器 学习 糖果 缺陷 检测 装置 分类 方法 | ||
【主权项】：
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