[发明专利]一种基于深度学习的聚乙烯颗粒缺陷检测识别系统及方法在审
申请号: | 202110232102.6 | 申请日: | 2021-03-02 |
公开(公告)号: | CN112837311A | 公开(公告)日: | 2021-05-25 |
发明(设计)人: | 陈国文;刘洋洋;汪振雨 | 申请(专利权)人: | 苏州零样本智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/90;G06T5/40;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人: | 邓江红 |
地址: | 215000 江苏省苏州市昆山开发区前进东*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于深度学习的聚乙烯颗粒缺陷检测识别系统及方法,所述的系统包括控制单元、给料单元、识别单元、筛选单元和收集组件;其中,给料单元用于使给料单元内的聚乙烯颗粒呈瀑布状落下;识别单元包括若干多模态相机,以及与各多模态相机相连接的AI处理器;各多模态相机位于聚乙烯颗粒下落路径的一侧上,用于拍摄各聚乙烯颗粒的图像并发送至AI处理器,AI处理器与控制单元连接,AI处理器用于识别存在缺陷的聚乙烯颗粒并将其发送至控制单元本发明的基于深度学习的聚乙烯颗粒缺陷检测识别系统可以实现大吞吐量的检测,并具有较高的识别精度,较低的错检和漏检率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 聚乙烯 颗粒 缺陷 检测 识别 系统 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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