申请/专利权人：广东威强科技有限公司

申请日：2024-05-07

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118247263A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/764;G01N21/88

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明涉及缺陷检测技术领域，具体涉及基于图像反馈的金属表面视觉检测系统。包括图像采集模块、状态预测模块、缺陷量计算模块、分类处置模块、时长确定模块以及加工分配模块。通过对烧结后的物料获取过程图像数据，以预测其后续的缺陷状态，根据缺陷状态计算出物料的缺陷程度，并借助缺陷程度来对物料进行划分至对应的修补队列和烧结队列中，以便于物料后续进行加工处置，同时计算物料在修补队列中的修补时长，以便于物料能够精准的进行加工处置，从而实现物料合理的规划加工，并相对的提高后续物料的检测效率。

主权项：1.基于图像反馈的金属表面视觉检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于通过监控设备采集物料在烧结后于不同冷却时间段下的过程图像数据，并使得过程图像数据与标定图像数据比对，确定物料的表面状态；状态预测模块，用于在图像采集模块比对后，通过比对结果预测后续物料表面的缺陷状态；缺陷量计算模块，用于依据状态预测模块的预测结果，计算物料表面实际的缺陷程度；分类处置模块，用于依据缺陷程度创建处置区间阈值与分类区间，将缺陷量计算模块所计算的缺陷程度输入至处置区间阈值中进行判定，来将缺陷程度对应的物料划分至对应的分类区间中，其中，分类区间包括修补队列和烧结队列；时长确定模块，用于依据修补队列中物料的缺陷程度来计算修补时长，基于修补时长使后续的待修补的物料执行预先准备；所述状态预测模块预测物料为缺陷状态时，缺陷量计算模块计算该物料的缺陷程度，其中，缺陷程度的计算公式如下：G＝∑pi×qi式中，G为过程图像数据中物料的缺陷面积，pi为预测的过程图像数据中物料的缺陷像素宽度，qi为过程图像数据中物料的缺陷像素高度； 式中，D为过程图像数据中物料的缺陷直径，xi，yi为过程图像数据中物料的缺陷边缘的像素坐标，xt，yt为过程图像数据中物料的缺陷中心的坐标，z为过程图像数据中物料的缺陷边缘的像素点数；F＝∑xi-xi-1式中，F为过程图像数据中物料的缺陷长度；还包括：加工分配模块，其用于采集加工中心的加工时间，明确修补队列中物料的输入时间，结合加工中心的加工时间与物料输入时间调整修补队列中物料的修补顺序。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东威强科技有限公司 基于图像反馈的金属表面视觉检测系统

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