基于机器视觉的工业流水线动态质量检测模块及方法

    公开(公告)号:CN116087217B

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310368878.X

    申请日:2023-04-10

    Abstract: 本发明公开基于机器视觉的工业流水线动态质量检测模块及方法,涉及视觉检测产品质量技术领域,包括至少两个状态确定摄像组件、摄像控制器和基于图像特征算法的质检组件,所述状态确定摄像组件设置在工业流水线的产品成品输送段,产品成品输送段为直线段。本发明基于前置拍摄的第一状态摄像模组拍摄的产品成品画面进行图像特征识别,可以高效获得产品成品的规格信息和质检标准,还可以剔除明显的不合格品;后续的拍摄画面,同样进行特征识别后的线条轮廓处理图,并基于特征线条轮廓图进行测量,得到测量数据,为后续合格品数据对比提供尺寸数据,可以在工业流水线上实现对产品成品六个面的动态质检。

    一种基于计算机视觉的AR导航装置

    公开(公告)号:CN116202512A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310501814.2

    申请日:2023-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的AR导航装置,涉及导航设备技术领域,包括机器车和履带,机器车安装有视觉摄像头,安装空腔内部设有调整件;机器车前端处安装有导航雷达,导航雷达上安装有信号放大组件,信号放大组件的一端与调整件连接,安装板底部连接有中轴信号增强组件,此AR导航装置,机器车上安装有信号放大组件,当调整件调整视觉摄像头采集角度后,根据调整的角度同步到信号放大组件,有利于导航雷达接收到导航位置的无线电信号,便于确定导航雷达的横向位置,在调整视觉摄像头采集角度的同时带动中轴信号增强组件进行调整,从而确定机器车的纵向位置,便于操作者了解现场情况并进行导航处理。

    一种基于计算机视觉的AR导航装置

    公开(公告)号:CN116202512B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202310501814.2

    申请日:2023-05-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉的AR导航装置,涉及导航设备技术领域,包括机器车和履带,机器车安装有视觉摄像头,安装空腔内部设有调整件;机器车前端处安装有导航雷达,导航雷达上安装有信号放大组件,信号放大组件的一端与调整件连接,安装板底部连接有中轴信号增强组件,此AR导航装置,机器车上安装有信号放大组件,当调整件调整视觉摄像头采集角度后,根据调整的角度同步到信号放大组件,有利于导航雷达接收到导航位置的无线电信号,便于确定导航雷达的横向位置,在调整视觉摄像头采集角度的同时带动中轴信号增强组件进行调整,从而确定机器车的纵向位置,便于操作者了解现场情况并进行导航处理。

    一种基于YOLOV5的机器视觉缺陷质检方法

    公开(公告)号:CN116091506B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202310385347.1

    申请日:2023-04-12

    Abstract: 本发明公开一种基于YOLOV5的机器视觉缺陷质检方法,涉及视觉检测产品质量技术领域,步骤1,分别采集标准合格产品和不同缺陷的不合格产品多套六面照片;步骤2,分别组成合格产品六面标准图训练库和不合格产品六面图训练库;步骤3,搭建基于YOLOV5算法的质检平台;步骤4,判定待检测产品是否合格。本发明采用相同的条件通过机器视觉系统采集多张样图,作为质检平台基于深度学习YOLOV5算法的训练素材,最终质检平台经过大批量的素材训练后会大大提高质检的准确性和效率,采用四个基准特征点的模式来精简对比,在基准特征点的比对中引入了距离差异阈值的概念,对待检产品的质量管控提供反馈数据,有利于产品质量的提升。

    一种基于YOLOV5的机器视觉缺陷质检方法

    公开(公告)号:CN116091506A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310385347.1

    申请日:2023-04-12

    Abstract: 本发明公开一种基于YOLOV5的机器视觉缺陷质检方法,涉及视觉检测产品质量技术领域,步骤1,分别采集标准合格产品和不同缺陷的不合格产品多套六面照片;步骤2,分别组成合格产品六面标准图训练库和不合格产品六面图训练库;步骤3,搭建基于YOLOV5算法的质检平台;步骤4,判定待检测产品是否合格。本发明采用相同的条件通过机器视觉系统采集多张样图,作为质检平台基于深度学习YOLOV5算法的训练素材,最终质检平台经过大批量的素材训练后会大大提高质检的准确性和效率,采用四个基准特征点的模式来精简对比,在基准特征点的比对中引入了距离差异阈值的概念,对待检产品的质量管控提供反馈数据,有利于产品质量的提升。

    基于机器视觉的工业流水线动态质量检测模块及方法

    公开(公告)号:CN116087217A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310368878.X

    申请日:2023-04-10

    Abstract: 本发明公开基于机器视觉的工业流水线动态质量检测模块及方法,涉及视觉检测产品质量技术领域,包括至少两个状态确定摄像组件、摄像控制器和基于图像特征算法的质检组件,所述状态确定摄像组件设置在工业流水线的产品成品输送段,产品成品输送段为直线段。本发明基于前置拍摄的第一状态摄像模组拍摄的产品成品画面进行图像特征识别,可以高效获得产品成品的规格信息和质检标准,还可以剔除明显的不合格品;后续的拍摄画面,同样进行特征识别后的线条轮廓处理图,并基于特征线条轮廓图进行测量,得到测量数据,为后续合格品数据对比提供尺寸数据,可以在工业流水线上实现对产品成品六个面的动态质检。

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