摘要
本发明涉及电池片检测技术领域,公开了基于3D机器视觉的电池片微缺陷自动识别系统,系统包括3D视觉传感模块、机械传动模块、3D图像处理模块、机器学习模块、用户交互模块和报告生成模块。通过高精度深度相机全面采集电池片焊接区域的3D图像,并采用深度学习算法构建缺陷识别模型,实现对电池片3D图像的精确缺陷识别,包括缺陷的数量、位置和种类。图形用户界面提供了实时图像显示、缺陷列表展示和参数设置功能,便于操作人员交互。系统最终生成详细的检测报告。
技术关键词
缺陷自动识别
电池片固定装置
图像拍摄单元
三维卷积神经网络模型
机械传动模块
传动导轨
透视变换矩阵
图像处理模块
光源控制单元
校正单元
电池片检测技术
深度学习算法
图形用户界面
调节光照条件
图像滤波技术
视觉传感器
系统为您推荐了相关专利信息
智能识别方法
序列
三维卷积神经网络模型
轨迹特征
动作特征
惯性导航辅助
缺陷自动识别
报告生成系统
缺陷检测算法
双目摄像头
三维卷积神经网络模型
自动识别方法
双目摄像头
图像
数据
燃气消耗量
燃气表计数器
燃气泄漏报警器
联动监控方法
气体传感器
红外偏振图像
可见光强度
海面溢油探测方法
图像拍摄单元
校正