一种基于深度学习的注塑集成工作站智能视觉监测系统

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的注塑集成工作站智能视觉监测系统，该系统包括：图像采集模块，获取每帧红外监测图像；特征提取模块，包括：确定每帧红外监测图像中每个图像块的灰度分布离散度、局部差异系数和相对清晰度；确定每帧红外监测图像中每个图像块在每个方向区间的直方图统计量，提取每帧红外监测图像的HOG特征；监测预警模块，基于红外监测图像的HOG特征，结合分类模型，得到模型预测结果，对注塑集成工作站进行监测。本申请可提高注塑机附近模糊程度较高的图像特征信息提取的效果，增强该区域生产人员与注塑集成工作站背景的特征区分度，提高对误入监测区域内生产人员的识别准确率。