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申请/专利权人：内蒙古科技大学
摘要：本发明属于机器视觉零部件外观缺陷检测技术领域，尤其涉及一种针对钕铁硼毛坯产品缺陷检测系统及其检测方法。所述产品缺陷检测系统包括可编程逻辑控制器PLC、工业相机、上料机构、物料搬运机构、物料传送和分拣机构；所述工业相机安装在物料传送和分拣机构起始位置；所述上料机构用于放置待检测的钕铁硼毛坯产品；所述物料搬运机构用于将钕铁硼物料由上料机构夹取到物料传送和分拣机构；所述工业相机用于检测钕铁硼物料的外观是否有缺陷，并通过算法向PLC通讯，进而控制分拣。本发明工艺流程简单，实现了精度高和耗时短的智能实时检测，易于集成到产业化生产中，满足企业的高要求的产品质量管控。
主权项：1.针对钕铁硼毛坯产品缺陷检测系统及其检测方法，其特征在于，该方法识别速度快且检测精度高，该方法包括以下步骤：1.1使用工业相机来拍摄烧结钕铁硼毛坯产品的图片，包括正常、掉角和划痕的物料图片共计222张；1.2对拍摄到的钕铁硼毛坯图片利用LabelImg工具进行数据标注，将标注后的图片和对应标签使用随机翻转、随机旋转、缩放、加噪、亮度和对比度增强的方法以及传统的图像处理方法进行数据扩充，将原始图像数据扩充到5440张；1.3将所有图像尺寸调整为640×640的RGB三通道图像大小，使用convert_annotation方法遍历解析XML格式的标注文件，提取其中的标签信息和位置，然后将这些信息转换成特定的格式并写入到一个txt文件中，并生成训练集和验证集文件；1.4将生成的训练集和验证集文件输入到YOLOX-m算法程序中进行钕铁硼毛坯产品的缺陷特征学习；1.5根据算法学习到的结果，会生成最优权重文件best_epoch_weights.pth文件，调用该文件和工业相机接口即可实现精度高和耗时短的智能实时检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古科技大学 针对钕铁硼毛坯产品缺陷检测系统及其检测方法
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