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原文传递一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法

专利名称：	一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法
摘要：	本发明公开了一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，包含以下步骤：A、首先使用机器视觉图像采集装置采集合格产品的图像信息，生成标准图像数据；B、使用机器视觉图像采集装置采集待检测产品的画面信息；C、对步骤B采集的数据进行初步识别，判断图像有效性；D、将步骤A和步骤B得到的图像信息做对比；本发明基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法采用3CCD高清面阵彩色相机作为机器视觉图像采集装置，能够精确的采集产品图像信息，同时利用特征比对技术将待检测产品与标准产品对比，能够快速的判断产品质量，同时还增加了人工判断阶段，减少机器检测存在的遗漏。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	黑龙江;23
申请人：	哈尔滨理工大学
发明人：	徐军;吴兴圆
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-04T00:00:00+0800
发布日期：	2019-06-21T00:00:00+0800
申请号：	CN201910272868.X
公开号：	CN109916913A
分类号：	G01N21/88(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
主权项：	1.一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，包含以下步骤：首先使用机器视觉图像采集装置采集合格产品的图像信息，生成标准图像数据；使用机器视觉图像采集装置采集待检测产品的画面信息；对步骤B采集的数据进行初步识别，判断图像有效性；将步骤A和步骤B得到的图像信息做对比；结果判断，如果对比结果一致，则判断产品合格，如果不一致，则将该待检测产品剔除，同时转入后台进行人工质检。 2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，所述机器视觉图像采集装置为3CCD高清面阵彩色相机。 3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，所述步骤C具体是：将采集到的一定时间内的图像进行坐标定位识别，如果比对结果一致，则判断该图像的采集角度和位置没有问题，属于有效图像，如果比对结果不一致，则判断该图像为无效图像。 4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，所述步骤A中的标准图像数据是由多张无瑕疵产品的高清彩色图像采用统计平均法合成。 5.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，所述步骤D具体是：将待检测产品的图像数据和标准图像数据中的特征点数据，并且以其为基准，完成待测图像和标准图像的配准，进行数据对比。 6.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，所述步骤E中数据比对的标准是：特征点比对一致率≥99.5%时判定为一致图片，特征点比对一致率≤99.5%时判定为不一致图片。 7.根据权利要求4所述的一种基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法，其特征在于，所述步骤E中的人工质检首先进行图片信息的排查，确定图片采集是否存在问题，当确定图片采集没有问题时再进行实物检测。
所属类别：	发明专利