一种运用图像处理检测铝塑泡罩瑕疵的方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210077042.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114088730A | 公开（公告）日 | 2022-02-25 |
| 申请公布号 | CN114088730A | 申请公布日 | 2022-02-25 |
| 分类号 | G01N21/88（2006.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06V10/25（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 孟庆铎;罗晓忠;孙海航;杨德顺;刘春铭;徐建宇 | 申请（专利权）人 | 心鉴智控（深圳）科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京专赢专利代理有限公司 | 代理人 | 刘燕飞 |
| 地址 | 518000广东省深圳市福田区华强北街道福强社区振华路中电迪富大厦4层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种运用图像处理检测铝塑泡罩瑕疵的方法及系统，其中系统包括：第一CCD相机、第二CCD相机、控制装置，用于控制触发传感器并发送触发检测信号至第一CCD相机或第二CCD相机；处理器、所述处理器连接机器视觉处理工具，该机器视觉处理工具用于得到需要深度学习模型检测的ROI；检测模型、目标检测器、写入模块、分类模块；以及训练模型，该训练模型依据历史样品的缺陷状态通过建立训练深度神经网络进行迭代计算获取。为了实现对铝塑泡罩包装药品瑕疵的检测,达到最好的检测效果，收集大量的瑕疵样品，通过深度神经网络对标注准确的数据进行训练，进而得到深度学习模型。 |
