[发明专利]基于多特征融合机器学习的汽车座椅缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202011077848.6 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112232399B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 史婷;粟华;张冶;王杰高 | 申请（专利权）人： | 南京埃斯顿机器人工程有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/56;G06V10/54;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/194;G06T5/00 |
| 代理公司： | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人： | 朱戈胜 |
| 地址： | 211106 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器视觉检测领域，尤其涉及一种基于多特征融合机器学习的汽车座椅缺陷检测方法。本发明公开了一种基于多特征融合机器学习的汽车座椅缺陷检测方法，适用于不同颜色、材质的物料，无需多模板匹配，工业机器人根据检测结果自动分拣至指定区域。通过提取多类别汽车座椅物料的颜色和纹理特征，训练多特征融合分类器以识别物料类别信息，筛选物料类别异常；根据分类结果，结合Blob分析进行缺陷检测，判断是否存在破损、污渍；工业机器人接收缺陷检测结果，抓取工件，自动分拣至物料类别异常、破损、污渍、合格品指定区域。本发明无需多模板匹配，时效性高，实现高效分拣多类别汽车座椅物料缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 机器 学习 汽车座椅 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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