基于機(jī)器視覺(jué)的裝飾合金片的正反面識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201810425876.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)(公告)號(hào) CN108764252B 公開(kāi)(公告)日 2022-05-10
申請(qǐng)公布號(hào) CN108764252B 申請(qǐng)公布日 2022-05-10
分類(lèi)號(hào) G06V10/44(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I 分類(lèi) 計(jì)算;推算;計(jì)數(shù);
發(fā)明人 孫立寧;涂文驍;錢(qián)森;余雷;何志勇 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人 蘇州蘇相機(jī)器人智能裝備有限公司
代理機(jī)構(gòu) 蘇州市中南偉業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 代理人 -
地址 215000江蘇省蘇州市相城經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)澄陽(yáng)路116號(hào)陽(yáng)澄湖國(guó)際科技創(chuàng)業(yè)園2號(hào)樓202室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及基于機(jī)器視覺(jué)的裝飾合金片的正反面識(shí)別方法,通過(guò)兩個(gè)相機(jī)對(duì)裝飾合金片進(jìn)行拍照,分別提取產(chǎn)品上方和側(cè)方的特征值,組成二維特征,利用SVM算法對(duì)二維特征進(jìn)行分類(lèi),兼顧訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差的最小化,選取最優(yōu)分類(lèi)線(xiàn),達(dá)到了很高的正反面區(qū)分準(zhǔn)確率;相比于人工目檢,能夠有效節(jié)省勞動(dòng)力,降低勞動(dòng)強(qiáng)度,提高工作效率;與現(xiàn)有的自動(dòng)化區(qū)分技術(shù)相比,本發(fā)明通過(guò)兩個(gè)工業(yè)相機(jī)獲取直觀(guān)的側(cè)方和正上方外觀(guān)特征信息,具有更好的適應(yīng)性。