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公开(公告)号：CN113714133A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110820175.7
申请日：2021-07-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的叶片检测方法与系统，对铸造叶片进行荧光渗透后，通过所述上下料分类机构实现对叶片夹持、转移、调整、翻转、分类等过程操作，自动获取与识别叶片的身份编码，另外在紫外光环境中采集叶片表面的荧光渗透缺陷数据，采用深度学习算法，根据图像样本完成模型训练，最后进行智能评分和缺陷等级的判断，并将不同等级的缺陷叶片分拣进入料筒，实现高度自动化集成，解决了现有技术中的涡轮叶片荧光渗透检测人工检测效率低下的技术问题。
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