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公开(公告)号:CN119827502A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411792550.1
申请日:2024-12-07
Applicant: 华南农业大学 , 广州和易思汇电子信息有限公司
IPC: G01N21/88 , G06T7/00 , G06V10/14 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能技术,揭露了一种多光源零部件表面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括:对待检测物件进行多角度照射,并在所述照射的状态下对所述待检测物件进行摄像操作,得到物件图像集合,其中,所述物件图像集合中的各个物件图像上均标记有缺陷文本表述及所述多角度穹顶光源对应的光源阵列;利用多光源表面缺陷识别模型,对所述物件图像集合进行特征提取操作,得到部件纹理特征、文本特征及光源阵列特征,并对所述部件纹理特征、文本特征及光源阵列特征进行表面缺陷识别操作,得到所述待检测物件的物件缺陷。本发明可以解决传统缺陷检测方法在复杂光照场景下难以利用光源参数信息的问题,提高零部件表面缺陷识别精准度。
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公开(公告)号:CN116958071A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310829911.4
申请日:2023-07-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V20/68
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的荔枝品质无损检测方法及系统,方法包括:获取多组不同角度的荔枝RGB图像和荔枝深度图像,构建荔枝数据集;建立改进型CenterNet网络模型,采用多模态数据融合策略;基于荔枝数据集对改进型CenterNet网络模型进行分布式训练,并优化训练过程;将拍摄的图像流输入训练好的改进型CenterNet模型中,实现荔枝品质无损检测。解决了传统果实品质检测方法效率低下、实时性不强、精度不够的问题,且本发明更加聚集图像局部关键区域,快速捕获图像中的关键信息,为荔枝品质在线无损检测技术与装备的研究提供理论支撑。
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