一种基于机器视觉的工件表面缺陷快速识别系统及方法
基本信息
| 申请号 | CN202111014225.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113714139A | 公开（公告）日 | 2021-11-30 |
| 申请公布号 | CN113714139A | 申请公布日 | 2021-11-30 |
| 分类号 | B07C5/34（2006.01）I;B07C5/342（2006.01）I;B07C5/02（2006.01）I;B07C5/36（2006.01）I | 分类 | 将固体从固体中分离；分选; |
| 发明人 | 王勇 | 申请（专利权）人 | 宿迁中矿智能装备研究院有限公司 |
| 代理机构 | 合肥华利知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 蒋玉娇 |
| 地址 | 223800江苏省宿迁市宿豫区宿豫大道8号筑梦小镇D区D2栋 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器视觉的工件表面缺陷快速识别系统及方法，具体涉及工件表面缺陷识别技术领域，包括目标工件数据模块，所述目标工件数据模块的输入端连接有工件目标追踪模块，所述工件目标追踪模块的输出端连接有中央处理模块。本发明通过工件表面特征分类学习模块的设置，可更新数据处理器数据库，使其检测能力进一步增强，使缺陷检测模块的生命力增强，通过缺陷检测模块的设置，可运用机器视觉技术对提取的工件特征量分类整理识别，根据不同缺陷的图像特征，可识别出斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷，方便快速识别表面存在不同缺陷的不合格工件，比以往的抽检检测更加全面，检测无遗漏，全面性强，识别准确度和效率高。 |
