基于计算机视觉的电饭煲内胆缺陷检测系统设计

摘要：

针对目前电饭煲生产企业的高度自动生产线,电饭煲内胆在生产过程中偶尔会存在一些瑕疵,人工检测无法理想地检出问题,文中提出一种基于计算机视觉的检测系统,结合人工智能技术,构建先进电饭煲内胆缺陷检测系统,代替人工检测.该缺陷检测系统包含工业快速照相机、光源、镜头、支架和视觉检测软件,将采集电饭煲内胆有缺陷数字图像,通过图像标注、神经网络进行深度学习训练,获取最佳检测模型,对实时生产线上的电饭煲内胆进行检测,并通过算法不断优化、迭代,找到最优方案.最后应用到具体企业生产线上,使用真实电饭煲内胆数据集对系统进行测试,测试结果表明:智能缺陷检测系统能有效代替人工检测电饭煲内胆有碰伤、刮花、麻点、堆油等缺陷,检测速度、检测准确率明显提高,且满足生产线对于实时性的要求.

关键词：计算机视觉、缺陷检测、电饭煲内胆、人工智能、深度学习、检测模型、系统测试

所属期刊栏目：46

分类号：TN02-34;TP391(一般性问题)

资助基金：基于AI技术的产品缺陷检测技术指导与咨询x2jsD5220140

在线出版日期：2023-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：96-100