CN109382968A - 一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统 - Google Patents

一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统 Download PDF

Info

Publication number
CN109382968A
CN109382968A CN201811233318.9A CN201811233318A CN109382968A CN 109382968 A CN109382968 A CN 109382968A CN 201811233318 A CN201811233318 A CN 201811233318A CN 109382968 A CN109382968 A CN 109382968A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
vision
unit
module
injection molding
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.)
Granted
Application number
CN201811233318.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109382968B (zh
Inventor
张斯宇
阙华炀
俞文强
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.)
Ningbo Hui Zhi Heng Mobile Automation Technology Co Ltd
Original Assignee
Ningbo Hui Zhi Heng Mobile Automation Technology Co Ltd
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 Ningbo Hui Zhi Heng Mobile Automation Technology Co Ltd filed Critical Ningbo Hui Zhi Heng Mobile Automation Technology Co Ltd
Priority to CN201811233318.9A priority Critical patent/CN109382968B/zh
Publication of CN109382968A publication Critical patent/CN109382968A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109382968B publication Critical patent/CN109382968B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/14—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor incorporating preformed parts or layers, e.g. injection moulding around inserts or for coating articles
    • B29C45/14008—Inserting articles into the mould
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/14—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor incorporating preformed parts or layers, e.g. injection moulding around inserts or for coating articles
    • B29C45/14065—Positioning or centering articles in the mould
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating
    • B29C2045/7606—Controlling or regulating the display unit
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29L—INDEXING SCHEME ASSOCIATED WITH SUBCLASS B29C, RELATING TO PARTICULAR ARTICLES
    • B29L2031/00—Other particular articles
    • B29L2031/30—Vehicles, e.g. ships or aircraft, or body parts thereof
    • B29L2031/3005—Body finishings
    • B29L2031/3038—Air bag covers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，包括视觉模块、矫正模块、机器学习识别模块，本发明在视觉模块中先采用图像校正操作来减少由拍照位置偏移或者被拍对象偏移造成的图像位置造成图像不一致带来的影响，再对采集的图像进行系统处理，进一步提升了机器视觉处理的精确度；同时，本发明采用机械臂代替人工放置无纺布、螺母的操作，并在视觉模块和机器学习识别模块的辅助下高效率完成无纺布、螺母的放置工作，提高注塑机的注塑效率，节省人工投入成本。

Description

一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统
技术领域
本发明涉及人工智能的机器视觉技术领域，尤其涉及一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统。
背景技术
汽车安全气囊是一种减轻汽车惯性力的装置，当汽车遇到猛烈撞击时，气囊受感应弹出，乘员伏在弹出的气囊上面，减少惯性冲击所产生的伤害；传统的气囊在弹出时会造成气囊所在位置的面板破碎，而产生的碎片在气囊弹出的弹力下飞向乘员，对乘员造成伤害；因此，研发人员为了减少由面板造成的伤害，将该面板采用注塑机在无纺布上注塑而成，通过无纺布来黏连碎片，避免碎片飞散。
为了注塑出合格的面板，注塑机在注塑前需要将无纺布、螺母摆放在准确的位置，然后再进行注塑；目前在注塑机行业的无纺布及螺母的放置工作基本都是由人力完成的，无纺布及螺母的放置位置的精确度低，存在螺母放置错误导致损坏模具的风险，且人力投入成本过高。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，用来代替人眼来做测量和判断；机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种），将被摄取目标转换成图像信号，并传送给专用的图像处理系统处理，现有系统通过模板匹配进行无纺布和螺母放置判断会由于螺母及无纺布制造时的表面差异和现场光照环境变化导致误检测。其次是现有的视觉系统图像处理存在缺陷，就是图像在做对比分析时，会因为图像采集时存在的角度偏差导致图像位置不一致，继而降低图像识别处理时的匹配精确度。
发明内容
针对上述现有技术的现状，本发明所要解决的技术问题在于提供一种提高匹配精确度且用于辅助注塑机注塑带有无纺布、螺母的汽车安全气囊安装面板的注塑机的视觉检测和矫正系统。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，包括视觉模块、矫正模块、机器学习识别模块，其中：
所述矫正模块包括PLC和机械摆臂，所述PLC控制机械摆臂代替人工去放置、矫正无纺布以及螺母的位置，同时，PLC发送识别请求信号给视觉模块；
所述视觉模块包括图像采集单元、图像校正单元、图像分割单元，其中，所述图像采集单元包括摄像设备，用以拍摄机械摆臂放置在料台上的无纺布和螺母的图像数据；所述图像校正单元包括加载有图像模板数据的内存，该图像校正单元用以接收图像采集单元传递的图像数据，并与内存中的图像模板数据匹配来计算出图像数据的平移量和旋转量，然后根据平移量、旋转量将图像数据进行校正；所述图像分割单元用以将校正后的图像进行分割，并提取需要识别的子图像；
所述机器学习识别模块包括学习分类器、子图像加载单元和数据预处理单元，该子图像加载单元接收图像分割单元提取的子图像，数据预处理单元将子图像加载单元加载的子图像进行降维或者采用特征方向均值算法对子图像依次进行降维处理、归一化处理，处理得到的向量输入学习分类器进行判别，得出无纺布或螺母放置位置准确的识别结果，并将识别结果转换成字符串形式发送给PLC，通过PLC控制机械摆臂控制对无纺布或螺母进行矫正，同时，PLC根据识别结果判断是否停止生产并报警。
进一步地，所述学习分类器利用SVM算法进行非线性模型训练（即螺母和无纺布某些部分的识别），或采用线性分类器进行模型训练（即无纺布的某些部分），便于学习分类器后期快速判别得到识别结果数据。
进一步地，所述矫正模块采用TCP/IP协议的socket套接字连接与视觉模块实现通信连接，实现机器学习识别模块、矫正模块、视觉模块之间数据信息的传送和接收。
进一步地，所述图像采集单元包括采用GIGE协议对摄像设备参数存储器进行操作，修改曝光；采用预定义曝光数组或ROI区域曝光测定进行新曝光值测算，从而能应对更加复杂的变化光照环境，自动化调节摄像设备的曝光值。
进一步地，所述图像校正单元中，采用XML方式读取和存储配置数据，使用了Halcon算法库中的find_scaled_shape_model算法进行模板匹配，使用halcon中的affine_trans_image算法对图像进行旋转和平移变换；所述图像分割单元中采用Halcon中的crop_domain算法进行子图像提取。
进一步地，所述数据预处理单元采用了PCA（主成分分析）算法对图像进行降维或者采用特征方向均值算法对图像进行降维处理，降低计算量，并快速获得向量。
与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明在视觉模块中采用先采用图像校正操作来减少由拍照位置偏移或者被拍对象偏移造成的图像位置造成图像不一致带来的影响，再对采集的图像进行系统处理，进一步提升了机器视觉处理的精确度；同时，本发明采用机械臂代替人工放置无纺布、螺母的操作，并在视觉模块和机器学习识别模块的辅助下高效率完成无纺布、螺母的放置工作，提高注塑机的注塑效率，节省人工投入成本，本发明设计合理，符合市场需求，适合推广。
附图说明
图1为本发明的系统结构图。
具体实施方式
如图1所示，一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，包括视觉模块、矫正模块、机器学习识别模块，其中：
所述矫正模块包括PLC和机械摆臂，所述PLC控制机械摆臂代替人工去放置、矫正无纺布以及螺母的位置，同时，PLC发送识别请求信号给视觉模块；
所述视觉模块包括图像采集单元、图像校正单元、图像分割单元，其中，所述图像采集单元包括摄像设备，用以拍摄机械摆臂放置在料台上的无纺布和螺母的图像数据；所述图像校正单元包括加载有图像模板数据的内存，该图像校正单元用以接收图像采集单元传递的图像数据，并与内存中的图像模板数据匹配来计算出图像数据的平移量和旋转量，然后根据平移量、旋转量将图像数据进行校正；所述图像分割单元用以将校正后的图像进行分割，并提取需要识别的子图像；
所述机器学习识别模块包括学习分类器、子图像加载单元和数据预处理单元，该子图像加载单元接收图像分割单元提取的子图像，数据预处理单元将子图像加载单元加载的子图像进行降维或者采用特征方向均值算法对子图像依次进行降维处理、归一化处理，处理得到的向量输入学习分类器进行判别，得出无纺布或螺母放置位置准确的识别结果，并将识别结果转换成字符串形式发送给PLC，通过PLC控制机械摆臂控制对无纺布或螺母进行矫正，同时，PLC根据识别结果判断是否停止生产并报警。
所述学习分类器利用SVM算法进行非线性模型训练（即螺母和无纺布某些部分的识别），或采用线性分类器进行模型训练（即无纺布的某些部分），便于学习分类器后期快速判别得到识别结果数据。
所述矫正模块采用TCP/IP协议的socket套接字连接与视觉模块实现通信连接，实现机器学习识别模块、矫正模块、视觉模块之间数据信息的传送和接收。
所述图像采集单元包括采用GIGE协议对摄像设备参数存储器进行操作，修改曝光；采用预定义曝光数组或ROI区域曝光测定进行新曝光值测算，从而能应对更加复杂的变化光照环境，自动化调节摄像设备的曝光值。
所述图像校正单元中，采用XML方式读取和存储配置数据，使用了Halcon算法库中的find_scaled_shape_model算法进行模板匹配，使用halcon中的affine_trans_image算法对图像进行旋转和平移变换；所述图像分割单元中采用Halcon中的crop_domain算法进行子图像提取。
所述数据预处理单元采用了PCA（主成分分析）算法对图像进行降维或者采用特征方向均值算法对图像进行降维处理，降低计算量，并快速获得向量。
操作时：
步骤1：先往PLC中输入料台上需要放置无纺布、螺母的型号、坐标位置信息，然后PLC控制机械摆臂将无纺布、螺母分别放置在料台上，然后通过以太网通信方式发送是被请求信号给视觉模块中的图像采集单元；
步骤2：图像采集单元根据接收到的请求信息，以及无纺布、螺母型号、坐标位置信息，设置摄像设备曝光值信息后，摄像设备对准料台上无纺布、螺母进行摄像，并将图像信息数据化发送给图像校正单元；
步骤3：先往内存中输入合格的图像模板数据信息，图像校正单元将接收到的图像信息与内存中的图像模板数据信息匹配，因为存在拍摄角度、产品偏移的情况，图像校正单元根据匹配后的图像模板数据与图像采集单元采集的图像信息计算得出图像平移量和旋转量，并根据图像平移量和旋转量对图像数据进行平移和旋转变换，校正图像，提高图像处理的精确率，最后将校正后的图像信息发送给图像分割单元；
步骤4：图像分割单元接收到图像信息后根据需要识别的任务，对无纺布图像或者螺母图像进行分割，并提取需要识别的子图像；
步骤5：子图像加载单元加载需要识别的子图像，比如需要对无纺布摆放位置进行识别，则提取关于无纺布的子图像中的无纺布边缘的子图像；
步骤6：数据预处理单元将加载的子图像进行降维度处理，将高维图像识别转化为特征表达向量的识别，从而降低了计算的复杂程度，减少了冗余信息所造成的识别误差，提高了识别的精度；然后再进行归一化处理，从而去除向量中的变量影响，得到准确的向量，然后发送给学习分类器进行判别；
步骤7：学习分类器根据接收到的向量进行判别，得出识别结果，然后将识别结果格式化为字符串形式数据，然后通过TCP连接发送给PLC；
步骤8：PLC根据接收到的数据对无纺布或螺母进行矫正。
本发明在视觉模块中采用先采用图像校正操作来减少由拍照位置偏移或者被拍对象偏移造成的图像位置造成图像不一致带来的影响，再对采集的图像进行系统处理，进一步提升了机器视觉处理的精确度；同时，本发明采用机械臂代替人工放置无纺布、螺母的操作，并在视觉模块和机器学习识别模块的辅助下高效率完成无纺布、螺母的放置工作，提高注塑机的注塑效率，节省人工投入成本，本发明设计合理，符合市场需求，适合推广。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当理解，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行同等替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神与范围。

Claims (6)

1.一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，其特征在于，包括视觉模块、矫正模块、机器学习识别模块，其中：
所述矫正模块包括PLC和机械摆臂，所述PLC控制机械摆臂代替人工去放置、矫正无纺布以及螺母的位置，同时，PLC发送识别请求信号给视觉模块；
所述视觉模块包括图像采集单元、图像校正单元、图像分割单元，其中，所述图像采集单元包括摄像设备，用以拍摄机械摆臂放置在料台上的无纺布和螺母的图像数据；所述图像校正单元包括加载有图像模板数据的内存，该图像校正单元用以接收图像采集单元传递的图像数据，并与内存中的图像模板数据匹配来计算出图像数据的平移量和旋转量，然后根据平移量、旋转量将图像数据进行校正；所述图像分割单元用以将校正后的图像进行分割，并提取需要识别的子图像；
所述机器学习识别模块包括学习分类器、子图像加载单元和数据预处理单元，该子图像加载单元接收图像分割单元提取的子图像，数据预处理单元将子图像加载单元加载的子图像进行降维或者采用特征方向均值算法对子图像依次进行降维处理、归一化处理，处理得到的向量输入学习分类器进行判别，得出无纺布或螺母放置位置准确的识别结果，并将识别结果转换成字符串形式发送给PLC，通过PLC控制机械摆臂控制对无纺布或螺母进行矫正，同时，PLC根据识别结果判断是否停止生产并报警。
2.根据权利要求1所述的一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，其特征在于，所述学习分类器利用SVM算法进行非线性模型训练（即螺母和无纺布某些部分的识别），或采用线性分类器进行模型训练（即无纺布的某些部分），便于学习分类器后期快速判别得到识别结果数据。
3.根据权利要求1或2所述的一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，其特征在于，所述矫正模块采用TCP/IP协议的socket套接字连接与视觉模块实现通信连接，实现机器学习识别模块、矫正模块、视觉模块之间数据信息的传送和接收。
4.根据权利要求3所述的一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，其特征在于，所述图像采集单元包括采用GIGE协议对摄像设备参数存储器进行操作，修改曝光；采用预定义曝光数组或ROI区域曝光测定进行新曝光值测算，从而能应对更加复杂的变化光照环境，自动化调节摄像设备的曝光值。
5.根据权利要求4所述的一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，其特征在于，所述图像校正单元中，采用XML方式读取和存储配置数据，使用了Halcon算法库中的find_scaled_shape_model算法进行模板匹配，使用halcon中的affine_trans_image算法对图像进行旋转和平移变换；所述图像分割单元中采用Halcon中的crop_domain算法进行子图像提取。
6.根据权利要求5所述的一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统，其特征在于，所述数据预处理单元采用了PCA（主成分分析）算法对图像进行降维或者采用特征方向均值算法对图像进行降维处理，降低计算量，并快速获得向量。
CN201811233318.9A 2018-10-23 2018-10-23 一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统 Active CN109382968B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811233318.9A CN109382968B (zh) 2018-10-23 2018-10-23 一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811233318.9A CN109382968B (zh) 2018-10-23 2018-10-23 一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109382968A true CN109382968A (zh) 2019-02-26
CN109382968B CN109382968B (zh) 2021-08-24

Family

ID=65427642

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811233318.9A Active CN109382968B (zh) 2018-10-23 2018-10-23 一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109382968B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110654034A (zh) * 2019-09-29 2020-01-07 明光利拓智能科技有限公司 一种四工位转盘式热风焊接机及其焊接方法
CN110654033A (zh) * 2019-09-29 2020-01-07 明光利拓智能科技有限公司 一种四工位转盘式热铆焊接机及其焊接方法

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100133050A (ko) * 2009-06-11 2010-12-21 정병원 스티어링 휠용 에어백 커버 제조방법
DE102015010501A1 (de) * 2014-08-26 2016-03-03 Ngk Spark Plug Co., Ltd. Kunstharzbauteil mit gasdurchlässigem Glied und Verfahren zur Herstellung desselben, Gehäuse, und Sensor
CN105718897A (zh) * 2016-01-22 2016-06-29 张健敏 一种基于视觉特征的数控车床
CN105751452A (zh) * 2016-04-22 2016-07-13 苏州超群智能科技有限公司 一种具有视觉影像系统的机械手
CN106696217A (zh) * 2015-11-12 2017-05-24 发那科株式会社 注射成形系统
CN106770332A (zh) * 2017-02-14 2017-05-31 杭州字节信息技术有限公司 一种基于机器视觉的电子模切料缺陷检测实现方法
CN106909941A (zh) * 2017-02-27 2017-06-30 广东工业大学 基于机器视觉的多表字符识别系统及方法
CN206345436U (zh) * 2016-08-31 2017-07-21 苏州市铂汉塑胶五金有限公司 一种具有图像识别功能的自动上料设备
CN107389701A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 西北工业大学 一种基于图像的pcb表观缺陷自动检测系统及方法
CN107443428A (zh) * 2016-05-30 2017-12-08 杭州开浦科技有限公司 一种带视觉识别水平关节机械手及视觉识别方法
CN108596905A (zh) * 2018-05-10 2018-09-28 广东拓斯达科技股份有限公司 物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质
CN108647706A (zh) * 2018-04-24 2018-10-12 广州大学 基于机器视觉的物品识别分类与瑕疵检测方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100133050A (ko) * 2009-06-11 2010-12-21 정병원 스티어링 휠용 에어백 커버 제조방법
DE102015010501A1 (de) * 2014-08-26 2016-03-03 Ngk Spark Plug Co., Ltd. Kunstharzbauteil mit gasdurchlässigem Glied und Verfahren zur Herstellung desselben, Gehäuse, und Sensor
CN106696217A (zh) * 2015-11-12 2017-05-24 发那科株式会社 注射成形系统
CN105718897A (zh) * 2016-01-22 2016-06-29 张健敏 一种基于视觉特征的数控车床
CN105751452A (zh) * 2016-04-22 2016-07-13 苏州超群智能科技有限公司 一种具有视觉影像系统的机械手
CN107443428A (zh) * 2016-05-30 2017-12-08 杭州开浦科技有限公司 一种带视觉识别水平关节机械手及视觉识别方法
CN206345436U (zh) * 2016-08-31 2017-07-21 苏州市铂汉塑胶五金有限公司 一种具有图像识别功能的自动上料设备
CN106770332A (zh) * 2017-02-14 2017-05-31 杭州字节信息技术有限公司 一种基于机器视觉的电子模切料缺陷检测实现方法
CN106909941A (zh) * 2017-02-27 2017-06-30 广东工业大学 基于机器视觉的多表字符识别系统及方法
CN107389701A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 西北工业大学 一种基于图像的pcb表观缺陷自动检测系统及方法
CN108647706A (zh) * 2018-04-24 2018-10-12 广州大学 基于机器视觉的物品识别分类与瑕疵检测方法
CN108596905A (zh) * 2018-05-10 2018-09-28 广东拓斯达科技股份有限公司 物体检测方法、系统、计算机设备和存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110654034A (zh) * 2019-09-29 2020-01-07 明光利拓智能科技有限公司 一种四工位转盘式热风焊接机及其焊接方法
CN110654033A (zh) * 2019-09-29 2020-01-07 明光利拓智能科技有限公司 一种四工位转盘式热铆焊接机及其焊接方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109382968B (zh) 2021-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109483554B (zh) 基于全局和局部视觉语义的机器人动态抓取方法及系统
CN109483573B (zh) 机器学习装置、机器人系统以及机器学习方法
CN109389161B (zh) 基于深度学习的垃圾识别进化学习方法、装置、系统及介质
CN106853639A (zh) 一种手机电池自动化装配系统及其控制方法
CN107084992B (zh) 一种基于机器视觉的胶囊检测方法及系统
CN111483803B (zh) 控制方法、抓取系统和存储介质
CN111823726B (zh) 一种打标方法及打标系统
EP2629939A1 (en) Method for the filtering of target object images in a robot system
CN109382968A (zh) 一种用于注塑机的视觉检测和矫正系统
CN114758236A (zh) 一种非特定形状物体识别、定位与机械手抓取系统及方法
CN109389597B (zh) 一种生产线上电路板缺陷检测系统及方法
CN112070000A (zh) 智能识别算法训练方法、装置、终端服务器及可存储介质
CN114286739B (zh) 信息处理装置、设定装置及方法、图像识别系统、机器人系统、学习装置以及学习完毕模型的生成方法
CN113689509A (zh) 基于双目视觉的无序抓取方法、系统及存储介质
CN111873035A (zh) 一种切割方法及切割系统
WO2019239563A1 (ja) ロボットシステム
CN114346821A (zh) 一种工件加工方法、系统及可读存储介质
JP6424432B2 (ja) 制御装置、ロボットシステム、ロボット及びロボット制御方法
CN114419437A (zh) 基于2d视觉的工件分拣系统及其控制方法和控制装置
CN112975970A (zh) 一种视觉抓取机械臂系统
JP3503207B2 (ja) 収穫ロボットの果実識別装置
CN114463244A (zh) 一种视觉机器人抓取系统及其控制方法
CN114187312A (zh) 目标物的抓取方法、装置、系统、存储介质及设备
WO2023082417A1 (zh) 抓取点信息获取方法、装置、电子设备和存储介质
CN113618737A (zh) 一种用于工业平台的视觉识别系统

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant