一種基于視覺(jué)機(jī)器人的工件檢測(cè)分揀的裝置及方法（江蘇國(guó)際知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營(yíng)交易中心互推互掛項(xiàng)目）

一、專(zhuān)利基本信息

二、專(zhuān)利簡(jiǎn)介

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于視覺(jué)機(jī)器人的工件檢測(cè)分揀的裝置及方法，包括傳輸裝置、機(jī)器人和電腦，傳輸裝置對(duì)工件圖像進(jìn)行采集，通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析，由機(jī)器人抓取損壞工件。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一種基于視覺(jué)機(jī)器人的工件檢測(cè)分揀的裝置及方法，采用Haar?like特征建立基于灰度變化的弱分類(lèi)器，使用AdaBoost算法形成一個(gè)精度較高的強(qiáng)分類(lèi)器，再將強(qiáng)分類(lèi)器級(jí)聯(lián)，在圖像中提取出含有目標(biāo)對(duì)象的感興趣區(qū)域（ROI），得到較好的檢測(cè)準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)效果；在目標(biāo)對(duì)象中獲得缺陷圖像，使用水平集方法獲取缺陷ROI，形成訓(xùn)練樣本；引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為訓(xùn)練模型，提高了缺陷分類(lèi)的準(zhǔn)確率。

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