一种基于深度学习的机器视觉检测设备的制作方法

文档序号:36539548发布日期:2023-12-30 00:18阅读:27来源:国知局
一种基于深度学习的机器视觉检测设备的制作方法

本技术涉及检测加工,具体为一种基于深度学习的机器视觉检测设备。


背景技术:

1、检测设备有很多种类,工厂常用的检测设备有很多,在包装环节中比较常见的有材料外观检测、包装材料检测、金属检测、非金属检测以及无损检测设备等,而外观检测设备则是在产品包装前或生产区间,对传输或进入下一工序的产品进行外观检测的设备,通过内部设定程序配合摄像头对产品外观进行规格或图像检测,以此确定产品表面符合标准。

2、现有外观检测设备在使用中,大部分都是通过检测摄像头配合使用者进行细节放大或依靠设定程序判定,而这类机械辅助观察检测设备均依靠先前设定完善的系统程序及数据进行检测判定,且对于检测画面不具有记录和数据备份功能,导致此类检测机构无法进行后续的检测数据对比和记录过程,从而无法依旧检测情况进行学习纠正和改进,其检测精度提升范围有限,为此,我们提出一种基于深度学习的机器视觉检测设备。


技术实现思路

1、本实用新型的目的在于提供一种基于深度学习的机器视觉检测设备,以解决上述背景技术中提出的现有外观检测设备在使用中,大部分都是通过检测摄像头配合使用者进行细节放大或依靠设定程序判定,而这类机械辅助观察检测设备均依靠先前设定完善的系统程序及数据进行检测判定,且对于检测画面不具有记录和数据备份功能,导致此类检测机构无法进行后续的检测数据对比和记录过程,从而无法依旧检测情况进行学习纠正和改进,其检测精度提升范围有限的问题。

2、为实现上述目的,本实用新型提供如下技术方案:一种基于深度学习的机器视觉检测设备,包括主体、输送调节机构和视觉检测机构,所述主体的中部设置有输送调节机构,且输送调节机构的上方设置有视觉检测机构,所述视觉检测机构包括吊架、摄像头、补光灯、图像采集卡、处理器模块、计算机模块和电源,且吊架的内部两端分布有摄像头,所述摄像头的一侧设置有补光灯,且吊架的顶端设置有图像采集卡,所述图像采集卡的顶部设置有处理器模块,且处理器模块的一侧连接有计算机模块,所述计算机模块的一侧连接有电源。

3、进一步的,所述吊架与主体之间为固定连接,且摄像头、补光灯沿着吊架两端对称分布。

4、进一步的,所述图像采集卡、处理器模块、计算机模块与补光灯、摄像头之间相连通,且电源与计算机模块之间相连接。

5、进一步的,所述主体包括主框架、输送带、电柜、顶框架、控制面板和显示屏,且主框架的中部设置有输送带,所述输送带的底部设置有电柜,且主框架的顶端设置有顶框架,所述顶框架的一侧外壁设置有控制面板,且顶框架的另一侧设置有显示屏。

6、进一步的,所述显示屏、控制面板与顶框架之间为固定连接,且顶框架与主框架之间为一体式。

7、进一步的,所述输送带与主框架之间为传动结构,且输送带与电柜之间相连接。

8、进一步的,所述输送调节机构包括调节轴、固定螺钮、修正杆和侧位滚轮,且调节轴的顶端设置有固定螺钮,所述调节轴的一侧连接有修正杆,且修正杆的内部分布有侧位滚轮。

9、进一步的,所述侧位滚轮沿着修正杆内部等距分布,且修正杆通过调节轴与主体构成旋转结构。

10、与现有技术相比,本实用新型的有益效果是:该基于深度学习的机器视觉检测设备,在此设备对传输的物料进行外观检测时,可通过设备顶端吊架所分布设置的摄像头进行拍摄检测,通过摄像头将传输过程的多组物料进行拍摄,配合摄像头连接的图像采集卡和处理器模块进行图像采集和分析,通过处理器模块内部设立程序进行检测是否符合要求,再根据连接的计算机模块内部的储存硬盘将不同检测数据记录方便对比,以此达到深度学习化的机器视觉辅助检测过程,再通过吊架两端分布的多组摄像头和补光灯进行检测,可同时进行反向输送和正向输送的检测过程,配合机器视觉辅助提升检测效率和准确性。

11、在此检测设备使用中,可通过主框架中部开设通道内所设立的输送带进行被检测物料的传输,而设置于主框架底部内的电柜则为输送结构和整体设备提供供电需求,而顶框架则与主框架之间处于固定一体式结构,当此检测装置进行检测时即可通过顶框架底部预设的检测头进行外观检测过程,同时使用者可通过顶框架外壁的控制面板和显示屏实现对检测过程的控制和观察,提升检测效率和安全性。

12、此检测设备在进行检测过程时,可通过调节轴转动,从而调节两组修正杆的角度,过程则由使用者通过拧动固定螺钮进行角度调节,让两组修正杆形成梯形结构,配合输送过程,让传输的被检测物料位置居中,从而便于外观检测过程,而由于修正杆内部等距分布的侧位滚轮,则可以方便长期修正使用时,其杆体出现磨损现象,提升使用稳定。



技术特征:

1.一种基于深度学习的机器视觉检测设备,包括主体(1)、输送调节机构(2)和视觉检测机构(3),其特征在于:所述主体(1)的中部设置有输送调节机构(2),且输送调节机构(2)的上方设置有视觉检测机构(3),所述视觉检测机构(3)包括吊架(301)、摄像头(302)、补光灯(303)、图像采集卡(304)、处理器模块(305)、计算机模块(306)和电源(307),且吊架(301)的内部两端分布有摄像头(302),所述摄像头(302)的一侧设置有补光灯(303),且吊架(301)的顶端设置有图像采集卡(304),所述图像采集卡(304)的顶部设置有处理器模块(305),且处理器模块(305)的一侧连接有计算机模块(306),所述计算机模块(306)的一侧连接有电源(307)。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述吊架(301)与主体(1)之间为固定连接,且摄像头(302)、补光灯(303)沿着吊架(301)两端对称分布。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述图像采集卡(304)、处理器模块(305)、计算机模块(306)与补光灯(303)、摄像头(302)之间相连通,且电源(307)与计算机模块(306)之间相连接。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述主体(1)包括主框架(101)、输送带(102)、电柜(103)、顶框架(104)、控制面板(105)和显示屏(106),且主框架(101)的中部设置有输送带(102),所述输送带(102)的底部设置有电柜(103),且主框架(101)的顶端设置有顶框架(104),所述顶框架(104)的一侧外壁设置有控制面板(105),且顶框架(104)的另一侧设置有显示屏(106)。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述显示屏(106)、控制面板(105)与顶框架(104)之间为固定连接,且顶框架(104)与主框架(101)之间为一体式。

6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述输送带(102)与主框架(101)之间为传动结构,且输送带(102)与电柜(103)之间相连接。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述输送调节机构(2)包括调节轴(201)、固定螺钮(202)、修正杆(203)和侧位滚轮(204),且调节轴(201)的顶端设置有固定螺钮(202),所述调节轴(201)的一侧连接有修正杆(203),且修正杆(203)的内部分布有侧位滚轮(204)。

8.根据权利要求7所述的一种基于深度学习的机器视觉检测设备,其特征在于:所述侧位滚轮(204)沿着修正杆(203)内部等距分布,且修正杆(203)通过调节轴(201)与主体(1)构成旋转结构。


技术总结
本技术公开了一种基于深度学习的机器视觉检测设备,包括主体、输送调节机构和视觉检测机构,所述主体的中部设置有输送调节机构,且输送调节机构的上方设置有视觉检测机构。该基于深度学习的机器视觉检测设备,通过设备顶端吊架所分布设置的摄像头进行拍摄检测,通过摄像头将传输过程的多组物料进行拍摄,配合摄像头连接的图像采集卡和处理器模块进行图像采集和分析,通过处理器模块内部设立程序进行检测是否符合要求,再根据连接的计算机模块内部的储存硬盘将不同检测数据记录方便对比,以此达到深度学习化的机器视觉辅助检测过程,再通过吊架两端分布的多组摄像头和补光灯进行检测,配合机器视觉辅助提升检测效率和准确性。

技术研发人员:杨青春,李明林,蔡信伟
受保护的技术使用者:深圳市行自迩科技有限公司
技术研发日:20230531
技术公布日:2024/1/15
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