摘要
本发明提供一种冲压件自动分拣系统,包括:采集模块,采集冲压件多角度图像数据,并用于建立原始图像集合;图像处理模块,对原始图像进行处理并生成优化后的第二图像集合;特征提取模块,对第二图像集合进行多层级特征提取和分析,生成包含关键特征点分布的特征映射数据集;对比模块,用于将特征映射数据与预设缺陷特征库进行匹配度阈值判定,对超阈值的特征点执行缺陷分类并通过特征点坐标与标准尺寸比对进行尺寸偏差检测;评估模块,基于缺陷分类结果和尺寸偏差数据进行综合评分,并生成对应的分拣指令。本发明用以实现在高速生产环境中实现冲压件图像的实时捕捉,并通过智能分析方法精准提取特征和识别缺陷的目的。
技术关键词
冲压件
分拣系统
原始图像数据
关键特征点
高分辨率相机
卷积神经网络模型
偏差
尺寸
不合格品
图像处理模块
图像外观特征
特征提取模块
生成结构化数据
数据存储工具
统计分析工具
多角度
消除背景噪声
系统为您推荐了相关专利信息
关键特征点
点云图像
机器视觉控制
注塑模具脱模
实时图像
电线
原始图像数据
虚拟三维模型
主成分分析法
激光
道路检测方法
卷积神经网络模型
深度学习模型
网络模型训练
道路检测模型
图像智能识别方法
深层卷积神经网络
图像处理算法
随机梯度下降
资源受限环境