CN108229665A - 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统 - Google Patents

一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108229665A
CN108229665A CN201810106818.XA CN201810106818A CN108229665A CN 108229665 A CN108229665 A CN 108229665A CN 201810106818 A CN201810106818 A CN 201810106818A CN 108229665 A CN108229665 A CN 108229665A
Authority
CN
China
Prior art keywords
depth
convolutional neural
neural networks
industrial robot
host computer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810106818.XA
Other languages
English (en)
Inventor
陈志澜
陈绪
阮宏洋
赵宏武
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jian Qiao University
Original Assignee
Shanghai Jian Qiao University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jian Qiao University filed Critical Shanghai Jian Qiao University
Priority to CN201810106818.XA priority Critical patent/CN108229665A/zh
Publication of CN108229665A publication Critical patent/CN108229665A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques

Abstract

本发明涉及一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，包括控制柜、工业机器人、深度相机、气动爪手、工作台、上位机，工业机器人经控制柜控制运动，气动爪手连接在工业机器人的前端，深度相机位于工作台的上方，与上位机信号连接。深度相机对零件进行图像采集，将采集的图像输入至上位机处理后，并移入已被训练的深度卷积神经网络模型中，该深度卷积神经网络模型对采集的图像进行目标识别和分类，并把得到的目标零件位置坐标和深度坐标发送给工业机器人的控制柜，控制柜将控制机器人对目标零件进行成功抓取和放入指定位置，从而实现对各种零件的分拣，减少了人工分类的工作量，提高了工厂的工作效率。

Description

一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统
技术领域
本发明涉及零件分拣技术领域，尤其是涉及一种以深度卷积神经网络为基础的图像识别和图像定位的零件分拣系统。
背景技术
对工程零件的只能分拣将会给工厂带来巨大的效益，节约劳动力，并再一方面使工人避免从事这些重复性的工作。随着国家提出中国制造2025，社会与国家都要求建立智能化工厂，以把人类从脏乱的工厂环境中解放出来。
中国专利CN100484645A公开了高速自动化生产线上的次品自动分拣方法及设备，其方法是在生产线次品分拣系统接收到次品分拣信号后，启动3自由度联动传送装置，将与该装置相连的机械臂快速定位到次品的正上方，并与产品生产线传送带保持同速运动，然后机械臂下降抓取次品、提升并释放至指定位置，次品释放后，通过3自由度联动传送装置将机械臂复位，等待下一轮分拣抓取。其设备包括电气控制和机械部分；机械部分包括3自由度联动传送装置和装设于该传送装置上由机械臂臂和机械臂爪组成的机械臂；机械臂爪的中心位置设置有摄像机，电气控制部分分别与3自由度联动传送装置和机械臂电连接。但是该专利将基于神经网络的模糊控制用于伺服电机的控制领域，使用的是多传感器信息获取配合相机图像处理获取物体中心坐标信息，再使用基于神经网络的模糊控制伺服电机，从而对三维物体进行抓取。而本专利使用的是工业机器人，首先不需要对机器人的电机进行控制；其次上述专利在图像处理领域使用的是基于人工特征提取的传统方法(几何特征提取)，首先此方法使相机对光线的条件要求高，鲁棒性欠缺，针对不同的工作环境需要做特定的调整，不具有适用性，而本专利使用的基于深度卷积神经网络的图像处理，不需要对特征进行繁琐的人工特征提取(所有特征提取存在与卷积神经网络内部)；且本专利由于使用的是深度卷积神经网络，模拟人类获取图像信息的方法，其鲁棒性与适用性很高，不需要针对特定的工作环境进行特定的调整；本专利使用的是深度相机，会获取深度信息，配合深度卷积神经网络可以对不规则的物体也能进行一定的抓取；最后，上述专利每次是对单个物体进行抓取，若在相机视野内存在多个物体，上述专利将无法抓取，而本专利会对一视野内多个物体进行定位并框取，而且会判断出最为容易抓取的物体进行抓取，然后会持续循环，直至目标视野内物体全部抓取完毕。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提高效率和精度的以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，包括控制柜、工业机器人、深度相机、气动爪手、工作台、上位机，
所述的工业机器人经控制柜控制运动，所述的气动爪手连接在工业机器人的前端，所述的深度相机位于工作台的上方，与所述的上位机信号连接。
所述的上位机使用以VGG深度卷积神经网络模型为基础的Faster-RCNN网络。
所述的上位机在分拣系统工作之前进行大量零件图像样本的训练。
通过深度相机采集各种零件在同工作台下各个姿态的大量图像，打上标签分别建立零件数据集的训练集和验证集。训练集需要图像安装零件种类进行分类，验证集为打乱顺序的零件，具体来说，将所需要分类拣取的零件分别在同一工作台背景下拍取各自不同姿态的几千张图像，并将这些图像旋转、缩放、添加噪声点等增加数据量建立零件图像数据集。将图像数据集输入进深度卷积神经网络，对网络进行训练。
所述的深度相机获取图像，将图像发送给上位机处理后输入进已训练完成的Faster-RCNN网络模型中计算处理，以获取零件的位置坐标和深度坐标，将位置坐标和深度坐标发送给工业机器人的控制柜，控制工业机器人到达正确的位置和深度，再控制气动爪手对零件进行抓取并放入指定位置。
所述的工业机器人为可在三维方向上运动的机械臂。
与现有技术相比，本发明采用深度卷积神经网络对目标物体进行有效的识别与检测，通过网络的卷积操作、池化操作有效的减少了传统神经网络的权重、偏差数量，提高了模型建立的方便性。此外，与传统工业相机的形态学特征提取识别相比，此系统的识别效果更具有鲁棒性和适应性，可以避免环境对系统的影响。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为数据集建立流程图；
图3为本发明的工作流程图。
图中，1-控制柜、2-机械臂、3-深度相机、4-气动爪手、5-零件、6-工作台、7-上位机。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例
本发明一种以深度卷积神经网络为基础的图像识别和图像定位的零件分拣系统硬件由工业机器人及其控制柜1、深度相机3、气动爪手4、工作台6、上位机7组成。本实施例中，工业机器人采用能在三维方向上运动的机械臂2，经控制柜1控制运动，气动爪手4连接在机械臂2的前端，深度相机3位于工作台6的上方，与上位机7信号连接。
上位机7使用以VGG深度卷积神经网络模型为基础的Faster-RCNN网络，在分拣系统工作之前进行大量零件图像样本的训练，具体如下：
本发明首先需要进行的准备工作，建立数据集，其流程如图2所示，首先使用深度相机3采集所需要分类拣取的零件5分别在同一工作台6背景下拍取各自不同姿态的几千张图像。然后将采集的图像按照各自种类的零件分类，并打上标签。再将这些图像旋转、缩放、添加噪声点等以增加数据量。将所有图像格式如像素数量等统一大小，建立零件图像数据集，以备输入网络。
进一步的引入Faster-RCNN(更快速的区域搜索卷积神经网络)网络模型，将自制的零件数据集中训练集输入此网络进行训练。并同时使用数据集中的验证集对网络效果进行验证，最终完成网络模型的准备。
具体的上述Faster-RCNN网络模型训练操作分为以下步骤：
1)输入测试图像。
2)将整张图像输入CNN(深度卷积神经网络)，进行特征提取。
3)用RPN生成建议窗口(proposals)，每张图像生成300个建议窗口。
4)把建议窗口映射到CNN模型的最后一层卷积feature map上。
5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map。
6)利用Softmax Loss(探测分类概率)和Smooth L1Loss(探测边框回归)对分类概率和边框回归(Bounding box regression)联合训练。其中使用的深度卷积神经网络是工程上应用最为广泛的VGG网络模型。
本发明工作过程如图3所示，包括以下步骤：
首先对深度相机3进行标定，以建立工作坐标系与工业机器人坐标系的转换关系，然后深度相机3进行拍照，照片发送给上位机7，再然后上位机对照片进行处理使其符合网络输入要求。
进一步，上位机7处理后的照片传入已完成训练的网络，网络将框出所有识别出的目标，并对最可能抓取目标进行判断，若图像上并没有目标物体，结束，否则上述目标判断结果将会使用OpenCV进行位置坐标和深度坐标的获取。
进一步，坐标与深度信息将发送给机械臂2以及其控制柜1，再然后控制机械臂2到达指定位置，控制气动爪手4对目标物体进行抓取
进一步，判断是否抓取成功，若未成功，机械臂2回到原点，再次返回开始执行。若抓取成功，把目标物体放入指定位置，然后机械臂2回到原点，再次返回深度相机3拍照步骤开始执行。
若传感器判断出现安全隐患或者按下停止按钮，机械臂2运动停止，接着按下开始按钮，机械臂2返回原点，同样返回深度相机3拍照步骤开始执行。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (7)

1.一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，该系统包括控制柜(1)、工业机器人(2)、深度相机(3)、气动爪手(4)、工作台(6)、上位机(7)，
所述的工业机器人(2)经控制柜(1)控制运动，所述的气动爪手(4)连接在工业机器人(2)的前端，所述的深度相机(3)位于工作台(6)的上方，与所述的上位机(7)信号连接。
2.根据权利要求1所述的一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，所述的上位机(7)使用以VGG深度卷积神经网络模型为基础的Faster-RCNN网络。
3.根据权利要求2所述的一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，所述的上位机(7)在分拣系统工作之前进行大量零件图像样本的训练。
4.根据权利要求3所述的一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，通过深度相机(3)采集各种零件在同工作台(6)下各个姿态的大量图像，打上标签分别建立零件数据集的训练集和验证集。
5.根据权利要求4所述的一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，所述的训练集需要图像安装零件种类进行分类，所述的验证集为打乱顺序的零件。
6.根据权利要求2所述的一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，所述的深度相机(3)获取图像，将图像发送给上位机(7)处理后输入进已训练完成的Faster-RCNN网络模型中计算处理，以获取零件(5)的位置坐标和深度坐标，将位置坐标和深度坐标发送给工业机器人(2)的控制柜(1)，控制工业机器人到达正确的位置和深度，再控制气动爪手(4)对零件(5)进行抓取并放入指定位置。
7.根据权利要求1或6所述的一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统，其特征在于，所述的工业机器人(2)为可在三维方向上运动的机械臂。
CN201810106818.XA 2018-02-02 2018-02-02 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统 Pending CN108229665A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810106818.XA CN108229665A (zh) 2018-02-02 2018-02-02 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810106818.XA CN108229665A (zh) 2018-02-02 2018-02-02 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108229665A true CN108229665A (zh) 2018-06-29

Family

ID=62670323

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810106818.XA Pending CN108229665A (zh) 2018-02-02 2018-02-02 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108229665A (zh)

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108818537A (zh) * 2018-07-13 2018-11-16 南京工程学院 一种基于云端深度学习的机器人工业分拣方法
CN109014815A (zh) * 2018-08-13 2018-12-18 昆山睿力得软件技术有限公司 一种用于产品装配的视觉引导设备
CN109013405A (zh) * 2018-08-02 2018-12-18 常州大学 一种具有铸件表面自主检测及次品分拣功能的机器人系统
CN109159113A (zh) * 2018-08-14 2019-01-08 西安交通大学 一种基于视觉推理的机器人作业方法
CN109190721A (zh) * 2018-09-13 2019-01-11 深圳增强现实技术有限公司 紧固件识别方法、系统及电子设备
CN109188902A (zh) * 2018-08-08 2019-01-11 重庆两江微链智能科技有限公司 一种机器人学习方法、控制方法、装置、存储介质及主控设备
CN109291657A (zh) * 2018-09-11 2019-02-01 东华大学 基于卷积神经网络航天结构件工业物联标识激光打码系统
CN109291049A (zh) * 2018-09-30 2019-02-01 北京木业邦科技有限公司 数据处理方法、装置及控制设备
CN109345176A (zh) * 2018-10-10 2019-02-15 深圳蓝胖子机器人有限公司 办公楼无人空港控制方法、装置以及计算机可读存储介质
CN109358628A (zh) * 2018-11-06 2019-02-19 江苏木盟智能科技有限公司 一种货箱对位方法及机器人
CN109658396A (zh) * 2018-12-06 2019-04-19 华中科技大学 一种基于选择性搜索与cnn的铸件x光图像缺陷识别方法
CN109726481A (zh) * 2018-12-29 2019-05-07 深圳市优必选科技有限公司 一种机器人搭建的辅助方法、装置及终端设备
CN109785333A (zh) * 2018-12-11 2019-05-21 华北水利水电大学 用于并联机器人视觉系统的目标检测方法及装置
CN110102490A (zh) * 2019-05-23 2019-08-09 北京阿丘机器人科技有限公司 基于视觉技术的流水线包裹分拣装置和电子设备
CN110171001A (zh) * 2019-06-05 2019-08-27 闽南师范大学 一种基于CornerNet的智能分拣机械臂系统和抓取控制方法
CN110253581A (zh) * 2019-06-25 2019-09-20 华北水利水电大学 一种基于视觉识别的辅助抓取方法
CN111482967A (zh) * 2020-06-08 2020-08-04 河北工业大学 一种基于ros平台的智能检测与抓取方法
CN112070837A (zh) * 2020-08-31 2020-12-11 浙江省机电设计研究院有限公司 一种基于视觉分析的零部件定位及抓取方法、系统
CN112183509A (zh) * 2020-12-01 2021-01-05 广州市玄武无线科技股份有限公司 一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统
CN112454368A (zh) * 2020-12-22 2021-03-09 四川轻化工大学 基于激光测距与深度强化学习的机械手臂控制系统及方法
CN112528841A (zh) * 2020-12-11 2021-03-19 中航贵州飞机有限责任公司 一种基于神经网络的无纸化生产用智能识别系统
CN113012228A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 华南理工大学 一种工位定位系统及基于深度学习的工件定位方法
CN113245235A (zh) * 2021-04-16 2021-08-13 嘉联支付有限公司 一种基于3d视觉的商品分类方法及装置
CN114833827A (zh) * 2022-04-20 2022-08-02 深圳模德宝科技有限公司 零件加工处理的方法及相关装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100834577B1 (ko) * 2006-12-07 2008-06-02 한국전자통신연구원 스테레오 비전 처리를 통해 목표물 검색 및 추종 방법, 및이를 적용한 가정용 지능형 서비스 로봇 장치
CN106874914A (zh) * 2017-01-12 2017-06-20 华南理工大学 一种基于深度卷积神经网络的工业机械臂视觉控制方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100834577B1 (ko) * 2006-12-07 2008-06-02 한국전자통신연구원 스테레오 비전 처리를 통해 목표물 검색 및 추종 방법, 및이를 적용한 가정용 지능형 서비스 로봇 장치
CN106874914A (zh) * 2017-01-12 2017-06-20 华南理工大学 一种基于深度卷积神经网络的工业机械臂视觉控制方法

Cited By (31)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108818537A (zh) * 2018-07-13 2018-11-16 南京工程学院 一种基于云端深度学习的机器人工业分拣方法
CN108818537B (zh) * 2018-07-13 2023-04-14 南京工程学院 一种基于云端深度学习的机器人工业分拣方法
CN109013405A (zh) * 2018-08-02 2018-12-18 常州大学 一种具有铸件表面自主检测及次品分拣功能的机器人系统
CN109188902A (zh) * 2018-08-08 2019-01-11 重庆两江微链智能科技有限公司 一种机器人学习方法、控制方法、装置、存储介质及主控设备
CN109014815A (zh) * 2018-08-13 2018-12-18 昆山睿力得软件技术有限公司 一种用于产品装配的视觉引导设备
CN109159113A (zh) * 2018-08-14 2019-01-08 西安交通大学 一种基于视觉推理的机器人作业方法
CN109291657A (zh) * 2018-09-11 2019-02-01 东华大学 基于卷积神经网络航天结构件工业物联标识激光打码系统
CN109291657B (zh) * 2018-09-11 2020-10-30 东华大学 基于卷积神经网络航天结构件工业物联标识激光打码系统
CN109190721A (zh) * 2018-09-13 2019-01-11 深圳增强现实技术有限公司 紧固件识别方法、系统及电子设备
CN109291049A (zh) * 2018-09-30 2019-02-01 北京木业邦科技有限公司 数据处理方法、装置及控制设备
CN109291049B (zh) * 2018-09-30 2021-03-05 北京木业邦科技有限公司 数据处理方法、装置及控制设备
CN109345176A (zh) * 2018-10-10 2019-02-15 深圳蓝胖子机器人有限公司 办公楼无人空港控制方法、装置以及计算机可读存储介质
CN109358628A (zh) * 2018-11-06 2019-02-19 江苏木盟智能科技有限公司 一种货箱对位方法及机器人
CN109658396A (zh) * 2018-12-06 2019-04-19 华中科技大学 一种基于选择性搜索与cnn的铸件x光图像缺陷识别方法
CN109785333A (zh) * 2018-12-11 2019-05-21 华北水利水电大学 用于并联机器人视觉系统的目标检测方法及装置
CN109726481A (zh) * 2018-12-29 2019-05-07 深圳市优必选科技有限公司 一种机器人搭建的辅助方法、装置及终端设备
CN109726481B (zh) * 2018-12-29 2023-08-04 深圳市优必选科技有限公司 一种机器人搭建的辅助方法、装置及终端设备
CN110102490A (zh) * 2019-05-23 2019-08-09 北京阿丘机器人科技有限公司 基于视觉技术的流水线包裹分拣装置和电子设备
CN110102490B (zh) * 2019-05-23 2021-06-01 北京阿丘机器人科技有限公司 基于视觉技术的流水线包裹分拣装置和电子设备
CN110171001A (zh) * 2019-06-05 2019-08-27 闽南师范大学 一种基于CornerNet的智能分拣机械臂系统和抓取控制方法
CN110253581A (zh) * 2019-06-25 2019-09-20 华北水利水电大学 一种基于视觉识别的辅助抓取方法
CN111482967A (zh) * 2020-06-08 2020-08-04 河北工业大学 一种基于ros平台的智能检测与抓取方法
CN112070837A (zh) * 2020-08-31 2020-12-11 浙江省机电设计研究院有限公司 一种基于视觉分析的零部件定位及抓取方法、系统
CN112183509A (zh) * 2020-12-01 2021-01-05 广州市玄武无线科技股份有限公司 一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统
CN112183509B (zh) * 2020-12-01 2021-04-23 广州市玄武无线科技股份有限公司 一种基于目标检测的仓储稽核方法及系统
CN112528841A (zh) * 2020-12-11 2021-03-19 中航贵州飞机有限责任公司 一种基于神经网络的无纸化生产用智能识别系统
CN112454368A (zh) * 2020-12-22 2021-03-09 四川轻化工大学 基于激光测距与深度强化学习的机械手臂控制系统及方法
CN113012228A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 华南理工大学 一种工位定位系统及基于深度学习的工件定位方法
CN113245235A (zh) * 2021-04-16 2021-08-13 嘉联支付有限公司 一种基于3d视觉的商品分类方法及装置
CN114833827A (zh) * 2022-04-20 2022-08-02 深圳模德宝科技有限公司 零件加工处理的方法及相关装置
CN114833827B (zh) * 2022-04-20 2023-12-26 深圳模德宝科技有限公司 零件加工处理的方法及相关装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108229665A (zh) 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统
CN208092786U (zh) 一种以深度卷积神经网络为基础的零件分拣系统
CN110314854B (zh) 一种基于视觉机器人的工件检测分拣的装置及方法
CN107392896B (zh) 一种基于深度学习的木材缺陷检测方法和系统
CN109724990B (zh) 一种包装盒标签中喷码区域的快速定位与检测方法
CN104992449B (zh) 基于机器视觉的信息识别及表面缺陷在线检测方法
CN106570511B (zh) 基于计算机视觉的键盘字符缺陷在线检测系统和方法
CN110097053B (zh) 一种基于改进Faster-RCNN的电力设备外观缺陷检测方法
CN206139527U (zh) 全景视觉马铃薯分选和缺陷检测装置
CN107123114A (zh) 一种基于机器学习的布匹缺陷检测方法及装置
CN113643280B (zh) 一种基于计算机视觉的板材分拣系统及方法
CN107084992A (zh) 一种基于机器视觉的胶囊检测方法及系统
CN111266315A (zh) 基于视觉分析的矿石物料在线分拣系统及其方法
CN104483320A (zh) 工业脱硝催化剂的数字化缺陷检测装置与检测方法
CN106442553A (zh) 一种铜环柱面喷码检测识别装置及方法
CN106203455A (zh) 基于机器视觉的物料排正装置及圆柱形物料特征属性的识别方法
CN112977974A (zh) 烟包外观质量检测装置及其方法、烟包包装机
CN207081666U (zh) 一种基于机器视觉的拉链检测装置
CN116337887A (zh) 铸造缸体上表面缺陷检测方法及系统
CN111739003B (zh) 一种用于外观检测的机器视觉方法
Abbas Recovering homography from camera captured documents using convolutional neural networks
CN110866917A (zh) 一种基于机器视觉的药片类型及排列方式识别方法
CN208155893U (zh) 基于高速相机的双目视觉划痕检测系统
CN111805541A (zh) 一种基于深度学习的中药饮片净选装置及净选方法
CN115435684A (zh) 一种尺寸缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination