[發明專利]一種基于視覺的自學習工業智能檢測系統及方法

在審

• 申請號: 201810336822.5
• 申請日: 2018-04-16
• 公開（公告）號: CN108764278A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 許照林
• 申請（專利權）人: 蘇州富鑫林光電科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 范晴

1.一種基于視覺的自學習工業智能檢測系統，其特征在于，所述系統包括：

成像單元,對應用場景成像并轉換成數字信號；

計算單元，通過成像單元的輸入結果進行自學習，并在學習到一定階段后實時進行分析，并根據反饋結果不停提高學習精度把分析結果發給通訊單元及控制單元；

通訊單元，把計算單元的分析結果發送到相關設備；

控制單元，根據分析結果來控制相關設備并通過顯示端口輸出分析結果到輸入和輸出界面上。

2.根據權利要求1所述的自學習工業智能檢測系統，其特征在于，所述計算單元包括：

檢測器，實時將檢測出的物體提供給跟蹤器;

跟蹤器，將檢測出的問題進行標定并分類之后提供給訓練控制單元；

訓練控制單元，根據分類結果，決定分類器需要修改的參數及位置；

神經網絡分類器，根據更新的分類器參數對檢測器結果進行分類并將結果傳遞回跟蹤器及輸出界面；

分類器參數控制單元，所述分類器參數控制單元根據訓練控制單元結果以及跟蹤器輸出結果更新分類器參數達成分類需求。

3.根據權利要求2所述的自學習工業智能檢測系統，其特征在于，所述輸入和輸出界面輸入圖像及輸出分類結果。

4.根據權利要求1所述的自學習工業智能檢測系統，其特征在于，所述成像單元,采用CMOS/CCD傳感器或光學鏡頭+輔助光源。

5.根據權利要求1所述的自學習工業智能檢測系統，其特征在于，所述計算單元采用但不限于CPU/GPU/FPGA/MCU。

6.根據權利要求1所述的自學習工業智能檢測系統，其特征在于，通訊單元采用無線或有線網絡。

7.一種基于視覺的自學習工業智能檢測方法，其特征在于，包括：

1）成像單元取得場景中的圖像后，根據特定目標進行物體檢測，將待檢測目標從背景區分開；

2）學習階段，基于人工標定的結果，訓練神經網絡單元在取得較小數據樣本后，開始生成神經網絡模型；

3）應用階段，基于生成的神經網絡模型，實時分析結果，并在初始階段，加入人工反饋進一步優化網絡模型；

4）最終生成識別結果并輸出至通訊單元及控制單元。