摘要
本发明涉及一种智能化自学习视觉检查系统,该系统由采集系统,数据引擎,迭代引擎,校正系统,检测系统和NG/OK判定系统组成,采集系统用于负责对待测的工件的图像采集,并将光源探测的图片传至数据引擎或者校正系统;数据引擎用于将采集系统传送的数据进行存储,并智能化标记,形成模型迭代所需的格式化数据;检测系统用于将检测到校正系统传递来的图片之后,向迭代引擎发送检测请求,迭代引擎接受到检测系统的请求之后,调用当前最优的模型进行推理,并将推理的结果返回检测系统。本发明利用计算机视觉方面的智能识别模型,自动发现待检测产品的内部缺陷,并计算缺陷大小,作为产品判废的参考依据。
技术关键词
视觉检查系统
校正系统
深度学习模型
采集系统
采样器
打标系统
图片
数据管理系统
图像
判定系统
格式化
更新网络参数
工件特征
神经网络模型
模块
数据分布
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动态调控装置
电机运行数据
变频器
电力拖动设备
动态调控方法
卷积神经网络深度学习模型
多尺度特征提取
预警系统
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预警方法
图像分类模型
线阵相机图像
切片
矫正方法
深度学习模型
简支梁桥
数字孪生技术
箱梁
建立BIM模型
建造系统