[发明专利]一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法在审
| 申请号： | 202211027538.2 | 申请日： | 2022-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN115456965A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 张华;沙伟;吴杰;张与超 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/521;G06T7/70;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;G01B11/02 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 陈炜 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器视觉与深度学习耦合算法的实时监测方法；该方法包括以下步骤：1、激光器发射激光束，在筒纱端面上留下光斑。同时，RGB‑D摄像机发生转动，在不同的俯仰角下采集筒纱的RGB图像和深度图。2、对不同俯仰角下拍摄得到的RGB图像和深度图像进行图像处理，获得图像中光斑中心及各筒纱中心的深度值，并提取出各筒纱及其线轴的轮廓。3、计算视觉测量的筒纱边距；4、计算深度学习的筒纱边距；5、融合视觉测量的筒纱边距与视觉测量的筒纱边距。本发明采集不同视角下的RGB图像和深度图像；然后对这些所采集的图像分别采用计算机视觉方法测量各个筒纱端面边距，并取平均值，能够有效地减少线卷边距的跳动误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 视觉 深度 学习 耦合 算法 实时 监测 方法 | ||
【主权项】：
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