[发明专利]一种基于深度学习的工业零件关键点检测方法在审
| 申请号： | 202210995087.5 | 申请日： | 2022-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN115356209A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 项强德 | 申请（专利权）人： | 南京唯景视觉科技有限公司 |
| 主分类号： | G01N3/12 | 分类号： | G01N3/12;G01N3/02;G01B11/24;G01M13/00;G06T7/00;G06T7/73 |
| 代理公司： | 沧州市国瑞专利代理事务所(普通合伙) 13138 | 代理人： | 陈炫伟 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工业零件关键点检测方法，涉及人工智能技术领域。通过建立工件模型以及网格平台确定工件的位置，确定工件位置后，固定装置对工件位置和摆放姿态进行固定，然后调整测量装置对关键点位置进行受力检测。整个过程不需要人工参与，省时省力。检测精度高，同时，针对不同型号的工件，只需要输入建立的工件模型就能进行操作，适用范围广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 零件 关键 检测 方法 | ||
【主权项】：
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