摘要
本发明公开了基于机器视觉的LED灯管质量检测方法及系统,通过多光谱光源对LED灯管进行照射,利用自适应光源控制算法根据灯管表面材质自动调整光照强度与波长;利用结构光三维扫描技术获取所述灯管照射光源后的LED灯管表面图像数据;对所述LED灯管表面图像数据进行数据预处理;利用深度学习模型识别所述初始灯管表面图像数据缺陷,基于卷积神经网络对所述缺陷图像数据与标准光谱数据库进行对比,若不符合目标规格,则利用目标检测算法对所述缺陷图像数据中的缺陷区域进行定位得到检测结果。实现对LED灯管质量的全面、精准检测。
技术关键词
表面图像数据
LED灯管
三维扫描技术
深度学习模型
光源
多光谱
凹凸缺陷
结构光
SVR支持向量回归
降噪表面
动态时间规整
视觉
裂纹缺陷
预警机制
点云图像
粗糙度传感器
剔除装置
系统为您推荐了相关专利信息
高维特征向量
LSTM模型
注意力
节假日信息
训练集
分析决策方法
长势监测
时序遥感数据
阶段
全光谱
反馈系统
子模块
深度学习模型
教学
麦克风阵列采集