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原文传递疵点识别设备

专利名称：	疵点识别设备
摘要：	本申请公开了疵点识别设备，包括：第一成像装置，用于采集被测产品位于检测区域内的全局图像；第二成像装置，用于根据全局图像所包含的被测产品的疵点位置信息采集包含疵点的局部图像；以及图像识别装置，用于接收与所述全局图像对应的第一数据和与所述局部图像对应的第二数据并对所述第一数据和所述第二数据进行疵点识别处理。本申请的实施例的方案先对被测产品的全局图像进行识别，在确定存在表面疵点时，再对被测产品的局部图像进行识别，有效提高了行进中的长产品的表面疵点识别速度。
专利类型：	实用新型
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	深圳灵图慧视科技有限公司
发明人：	金玲玲;饶东升;何文玮
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-20T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-12T00:00:00+0800
申请号：	CN201822152325.8
公开号：	CN209624411U
分类号：	G01N21/88(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	518000广东省深圳市南山区西丽街道南山云谷二期8栋203B
主权项：	1.疵点识别设备，其特征是，包括：第一成像装置，用于采集被测产品位于检测区域内的全局图像；第二成像装置，用于根据全局图像所包含的被测产品的疵点位置信息采集包含疵点的局部图像；以及图像识别装置，用于接收与所述全局图像对应的第一数据和与所述局部图像对应的第二数据并对所述第一数据和所述第二数据进行疵点识别处理。 2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述图像识别装置包括第一图像识别装置和第二图像识别装置，所述第一图像识别装置用于接收所述第一数据并对所述第一数据进行疵点识别处理，所述第二图像识别装置用于接收所述第二数据并对所述第二数据进行疵点识别处理。 3.根据权利要求2所述的设备，其中，所述第一图像识别装置运行第一神经网络模型，以及所述第二图像识别装置运行第二神经网络模型。 4.根据权利要求3所述的设备，其中，所述第一神经网络模型是卷积神经网络模型，以及所述第二神经网络模型是基于区域的卷积神经网络模型。 5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一成像装置包括一个或多个位置固定的相机，以及所述第二成像装置包括一个或多个位置可调整的相机。 6.根据权利要求5所述的设备，其中，所述设备还包括控制装置，其用于控制所述第二成像装置。 7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述设备还包括标记装置，其用于根据所述控制装置的控制指令对疵点进行标记。 8.根据权利要求1所述的设备，其中，所述设备还包括输送装置，其用于输送被测产品连续地通过所述检测区域。 9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述输送装置包括第一传动辊和第二传动辊，所述检测区域设置在所述第一传动辊和所述第二传动辊之间，所述检测区域上方设置有支架，所述第一成像装置和所述第二成像装置沿传动方向一前一后设置在所述支架上。
所属类别：	实用新型