[發明專利]一種筆芯質量檢測系統

有效

• 申請號: 202110048837.3
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112893178B
• 公開（公告）日: 2023-02-28
• 發明（設計）人: 郭亨長;李冰冰;李林康;姚鴻俊
• 申請（專利權）人: 上海晨光文具股份有限公司
• 主分類號: B07C5/34
• 分類號: B07C5/34;B07C5/342;B07C5/02;B07C5/36
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 葉誠

1.一種筆芯質量檢測系統，其特征在于，包括：

筆芯傳送模塊，包括編碼器，所述筆芯傳送模塊用于載運待檢測筆芯且通過所述編碼器并生成與所述待檢測筆芯的順序對應的編碼值；

筆芯偵測模塊，用于在偵測到所述筆芯傳送模塊載運所述待檢測筆芯經過預定位置時，發出提示信號；

圖像采集模塊，用于在收到所述提示信號時，記錄所述編碼器當前生成的編碼值以及采集所述待檢測筆芯的圖像；

圖像分析模塊，用于根據所述圖像采集模塊采集的圖像計算所述待檢測筆芯情況并據以判斷所述待檢測筆芯是否合格；所述圖像分析模塊包括：

圖像處理單元，用于對所述圖像采集模塊采集的所述待檢測筆芯的圖像進行預處理；

目標檢測單元，用于根據所述待檢測筆芯的預處理后的圖像，采用目標檢測模型獲取圖像中每支所述待檢測筆芯的所在位置的外接矩形框坐標，并根據外接矩形框坐標獲取每支所述待檢測筆芯的圖像；

關鍵點檢測單元，用于根據每支所述待檢測筆芯的圖像，采用關鍵點檢測模型獲取所述待檢測筆芯關鍵點坐標，基于PaddlePaddle深度學習框架，采用人體骨骼關鍵點檢測模型Pose Estimation通過遷移學習獲取油管、尾塞油、油墨、筆頭等部件關鍵點坐標；

圖像分類檢測單元，用于根據所述關鍵點檢測單元定位的筆頭區域圖像，采用圖像分類模型進行筆頭油污判別；

檢測判斷單元，用于根據所述待檢測筆芯關鍵點坐標，計算所述待檢測筆芯油墨長度、尾塞油長度、筆芯總長，根據所述圖像分類檢測單元對所述待檢測筆芯的筆頭油污情況進行判別，并據以上結果綜合判斷所述待檢測筆芯是否合格；

筆芯篩選模塊，用于篩選出檢測合格的筆芯以及剔除檢測不合格的筆芯。

2.根據權利要求1所述的筆芯質量檢測系統，其特征在于，所述筆芯偵測模塊包括：

光電傳感器，設置在所述預定位置，用于感應所述筆芯傳送模塊載運的所述待檢測筆芯經過所述預定位置時發出所述提示信號。

3.根據權利要求1所述的筆芯質量檢測系統，其特征在于，所述圖像采集模塊包括：

圖像采集卡，用于接收所述提示信號以及在接收到所述提示信號后記錄所述編碼器當前生成的編碼值；

工業相機(1)，設置于所述筆芯傳送模塊上方，用于在所述圖像采集卡接收所述提示信號后采集所述待檢測筆芯的圖像；

光源，設置于所述筆芯傳送模塊上方，用于在所述待檢測筆芯運行到所述工業相機(1)的視野范圍內時，提供穩定強度光線照明。

4.根據權利要求1所述的筆芯質量檢測系統，其特征在于，所述圖像處理單元包括：

圖像剪裁單元，用于對所述圖像采集模塊采集的所述待檢測筆芯的圖像進行邊緣剪裁，去除采集到的圖像中的噪點，得到第一中間圖像；

灰度圖處理單元，用于對所述第一中間圖像進行灰度圖處理，通過將三維的RGB圖像轉化一維的灰度圖像，降低深度學習模型計算的算力要求，加快模型推演速度，得到第二中間圖像。

5.根據權利要求4所述的筆芯質量檢測系統，其特征在于，所述目標檢測單元采用深度學習目標檢測模型通過遷移學習獲取所述第二中間圖像中每支所述待檢測筆芯的所在位置的外接矩形框坐標，并根據外接矩形框坐標使用圖像剪裁獲取每根所述待檢測筆芯的圖像作為第三中間圖像。

6.根據權利要求5所述的筆芯質量檢測系統，其特征在于，所述關鍵點檢測單元利用深度學習關鍵點檢測模型通過遷移學習獲取所述第三中間圖像中所述待檢測筆芯關鍵點坐標，并根據所述待檢測筆芯關鍵點坐標圍成的區域獲取筆頭圖像作為第四中間圖像。

7.根據權利要求6所述的筆芯質量檢測系統，其特征在于，所述圖像分類檢測單元利用深度學習圖像分類模型通過遷移學習對所述第四中間圖像進行筆頭區域油污情況的二分類檢測。