公开(公告)号：CN113129288A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110437743.5

申请日：2021-04-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈鹏 ,  张汉 ,  张德祥 ,  章军 ,  王兵

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06T7/136 ,  G06K9/34 ,  B65G37/00

Abstract: 本发明涉及工业缺陷检测技术领域，具体是一种基于深度学习图像语义分割的药片表面缺陷检测方法及其自动化处理装置，所述第一输送机的一侧设置有图像采集模块、且第一输送机的出料端与图像采集模块之间通过第二滑板相连。本发明采用图像语义分割技术对药片表面缺陷检测进行检测，能通过预训练好的深度学习模型分割出污点、缺损缺陷区域并随之统计缺陷区域像素个数，依据设定的阈值实现药片的准确分类，自动处理装置能够将待检药片传输至检测区域，经相机拍摄图像后根据实时检测模块的分类结果对药片进行分类处理，该装置能够实现药片的多角度、实时、自动化检测，提高了工作效率，降低了成本。