[發明專利]一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法

在審

• 申請號: 202011512109.5
• 申請日: 2020-12-19
• 公開（公告）號: CN112730425A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 章俊;成孝剛;朱革雷
• 申請（專利權）人: 滁州蜂云視覺科技有限公司
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G06F16/51;G06F16/583;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/73
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• 代理人: 暫無信息

1.一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：其特征在于：包括以下步驟：

步驟一、改造深度學習網絡結構：基于yolov5深度學習框架，改造網絡結構；

步驟二、訓練算法模型：基于大量的缺陷樣本圖像數據和標簽數據，對改造后的yolov5進行深度學習模型訓練，輸出產品表面缺陷檢測模型；

步驟三、集成工業相機：將多條生產線上接入多路工業相機，并利用多路工業相機對產品進行拍照，采集圖像數據；

步驟四、檢測產品缺陷：基于步驟二中得到的產品表面缺陷檢測模型，檢測到產品缺陷，并精確測量缺陷的大小、位置和方位等信息，同時識別缺陷種類；

步驟五、存儲和管理產品缺陷信息：對缺陷信息和缺陷圖像進行存儲，支撐用戶后續查詢；

步驟六、消息通信：識別到產品缺陷之后，需要將相關信息發送給上位機。

2.根據權利要求1所述的一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：所述步驟一中yolov5網絡結構包括網絡深度和卷積核數量。

3.根據權利要求1所述的一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：所述步驟三中多路工業相機共同接入單臺機器，且單臺機器采集、分析和識別多路相機視覺圖像。

4.根據權利要求1所述的一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：所述步驟五中缺陷信息存儲在SQLite數據庫，缺陷圖像保存為jpg文件，并用線框框出缺陷。

5.根據權利要求1所述的一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：所述步驟六中上位機上電性連接有機械臂，且上位機控制機械臂對缺陷產品進行分揀。

6.根據權利要求1所述的一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：所述步驟五中缺陷信息包括產品缺陷大小、產品缺陷位置、產品缺陷方位和產品缺陷類型。

7.根據權利要求4所述的一種面向工業場景的產品表面缺陷自動識別方法，其特征在于：所述SQLite數據庫和jpg文件均位于用戶管理查詢平臺內部。