[發明專利]一種用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法在審
| 申請號: | 201810830935.0 | 申請日: | 2018-07-26 |
| 公開(公告)號: | CN109187549A | 公開(公告)日: | 2019-01-11 |
| 發明(設計)人: | 鄭堯成;趙波;張偉偉 | 申請(專利權)人: | 上海工程技術大學 |
| 主分類號: | G01N21/88 | 分類號: | G01N21/88 |
| 代理公司: | 上海唯智贏專利代理事務所(普通合伙) 31293 | 代理人: | 姜曉艷;劉朵朵 |
| 地址: | 201620 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 后視鏡 檢測 缺損檢測 工位 后背 磨邊 歸一化處理 缺陷檢測 吸盤吸附 去噪 圖像 節約生產成本 智能化檢測 黑白相機 檢測結果 全自動化 神經網絡 圖像輸入 不良品 準確率 顯示器 檢驗 剔除 重復 保證 | ||
1.一種用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于包括以下步驟:
步驟一、利用吸盤吸附機構將待檢測后視鏡放置到檢測工位,采用黑白相機獲取所述待檢測后視鏡的圖像;
步驟二、對所述圖像進行去噪和歸一化處理,將去噪和歸一化處理后的圖像輸入神經網絡檢測模型進行缺陷檢測,通過顯示器顯示檢測結果;
步驟三、若檢測出所述待檢測后視鏡為不良品,利用所述吸盤吸附機構進行剔除;
步驟四,重復步驟一至三,進行下一個待檢測后視鏡的缺陷檢測。
2.根據權利要求1所述的用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于:所述神經網絡檢測模型采用Alexnet網絡結構,包括四個卷積層,四個最大池化層、兩個全連接層和一個softmax分類層,通過用預設的后視鏡圖像樣本集進行訓練,完成分類學習。
3.根據權利要求2所述的用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于:按照缺陷形狀的不同收集多張后視鏡灰度圖像,利用labelImg工具對所述灰度圖像中的缺陷進行標注,建立預設的后視鏡圖像樣本集。
4.根據權利要求3所述的用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于:所述后視鏡灰度圖像設置有三千張,所述形狀包括圓弧狀、多邊形狀、梯形狀和三角狀。
5.根據權利要求1所述的用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于:所述吸盤吸附機構設置在采用雙層傳送帶的傳送機構上,所述雙層傳送帶的一條用于傳送待檢測后視鏡,另一條用于傳送不良品后視鏡,所述吸盤吸附機構利用吸盤吸附不良品后視鏡,放置到用于傳送不良品后視鏡的另一條傳送帶上。
6.根據權利要求5所述的用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于:所述傳送機構的雙層傳送帶采用平行設置,所述吸盤吸附機構包括吸盤、相互垂直設置的兩條滑軌,所述吸盤用于吸附后視鏡,所述吸盤沿其一條滑軌的移動方向與傳送帶的傳送方向平行。
7.根據權利要求1所述的用于后視鏡后背層磨邊缺損檢測工位的檢測方法,其特征在于:所述步驟一中的待檢測后視鏡張貼有SN條形碼。
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