時間:
2020
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由于精密五金加工工藝特殊、零件形狀復雜,表面存在金屬材質紋理、加工殘留紋路以及加工工藝的干擾,如切削液、油污、電鍍、噴砂、氧化處理不良等。這樣的金屬加工件外觀缺陷難以使用普通2D視覺檢測系統進行高效檢測,檢測準確性和檢測穩定性較差、容易誤判。 基于深度學習和3D圖像處理的精密加工件外觀缺陷檢測系統創新性結合深度學習以及3D圖像處理辦法,利用非接觸式三維成像完成精密加工件的外觀缺陷檢測,解決行業當中常規人工檢測手段檢測效率低、漏檢率高的問題,能大幅度提高生產效率,更好地控制生產質量,節約大量的檢測勞動力與人力成本。 創新點一:使用3d圖像深度信息,結合2d圖像處理,與被測對象聯合組成一一對應的缺陷空間,共同識別檢測缺陷,增加缺陷識別檢測的準確性; 創新點二:在實際工業生產場景上應用深度學習算法,提高缺陷識別準確性,簡化調試...