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公开(公告)号：CN113070240A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110317188.2
申请日：2021-03-25
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的铜板表面缺陷检测及自动化分类方法，包括：步骤1、铜板通过传送装置，传送到传感器固定位置；步骤2、传感器控制传送装置停止运动，并触发工业相机进行图像采集；步骤3、对采集图像进行预处理；步骤4、将预处理后的缺陷图像输入预先训练好的缺陷检测模型进行铜件表面的智能识别；步骤5、缺陷检测模型判断铜板表面是否有缺陷；步骤6、PC机驱动机械臂对有缺陷的铜板进行抓取到相应的次品槽中；该系统包括：工业相机、光源、传感器、传送装置、次品槽、PC机、机械臂。本发明可以避免人工检测效率低，准确率低、漏检率高等问题，同时控制机械臂自主完成分拣任务，具有鲁棒性高、高自动化水平特点。
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