基于深度學習的氣缸套表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)和設備

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011523285.9 申請日 -
公開（公告）號 CN112733882A 公開（公告）日 2021-04-30
申請公布號 CN112733882A 申請公布日 2021-04-30
分類號 G06K9/62;G06T7/00;G06T7/13;G01N21/88 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 張晨民;李丙濤;栗芳;王明綱;劉濤 申請（專利權）人 鄭州金惠計算機系統(tǒng)工程有限公司
代理機構 鄭州大通專利商標代理有限公司 代理人 周艷巧
地址 450000 河南省鄭州市金水區(qū)楊金路139號河南外包產(chǎn)業(yè)園C8-1
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明屬于氣缸套缺陷檢測技術領域，特別涉及一種基于深度學習的氣缸套表面缺陷檢測方法及系統(tǒng)和設備，該方法中包含：分區(qū)域采集生產(chǎn)線上氣缸套產(chǎn)品實時的表面圖像數(shù)據(jù)，其中，分區(qū)域采集的產(chǎn)品表面圖像數(shù)據(jù)至少包括氣缸端面、內壁、外壁及裙邊的圖像；對圖像數(shù)據(jù)進行濾波和分割處理，獲取產(chǎn)品圖像端面、內壁、外壁及裙邊的待檢測區(qū)域圖像數(shù)據(jù)；并通過對待檢測區(qū)域圖像數(shù)據(jù)進行掩膜，確定氣缸套產(chǎn)品目標檢測區(qū)域圖像數(shù)據(jù)；利用已訓練優(yōu)化的分類網(wǎng)絡模型對目標檢測區(qū)域圖像數(shù)據(jù)進行分類識別，獲取表面存有缺陷的氣缸套產(chǎn)品，以通過分揀系統(tǒng)進行剔除。本發(fā)明結合深度學習技術實現(xiàn)氣缸套表面缺陷的快速高效檢測，提升效率，具有較好的應用價值。