摘要
本发明提供了一种基于深度学习的冲压引线框架表面缺陷检测系统,其形成一套高柔性、全自动、闭环控制的检测系统,解决冲压框架表面缺陷检测难题,提高表面缺陷检测的精准度和效率。其包括:运动控制单元、视觉成像单元、中央处理单元、参数管理单元、分拣执行单元以及数据管理单元;首先建立标准检测模板和训练深度学习检测模型,其次通过运动控制单元和视觉成像单元采集到框架表面图像并通过中央处理单元对图像进行处理,然后通过视觉检测算法对框架的表面缺陷进行检测和分类,最后通过运动控制单元根据检测结果对引线框架进行通过分拣执行单元进行分拣,并将检测获得的数据存储至数据管理单元。
技术关键词
表面缺陷检测系统
运动控制单元
引线框架
数据管理单元
视觉检测算法
成像单元
处理单元
位置编码器
图像采集卡
参数
深度学习模型训练
线阵相机
视觉检测工位
相机曝光时间
系统为您推荐了相关专利信息
表面缺陷检测方法
深度学习模型
相似性度量函数
通道注意力机制
原始图像数据
图像分割模型
表面缺陷检测方法
注意力机制
导轨
跨模态数据
夹持机器人
磁驱动
加热单元
形状记忆聚合物
运动机构