The invention provides a defect detection method, device and automation equipment for industrial processed products. Among them, defect detection methods for industrial processed products include acquiring images of industrial processed products, detecting the images based on pre-trained models, and identifying the types and/or locations of defects of the industrial processed products in the images. The technical scheme of the invention can improve the working efficiency and accuracy of defect detection of industrial processed products by means of machine learning method for defect detection of industrial processed products.
【技术实现步骤摘要】
一种工业加工产品的缺陷检测方法、装置及设备
本专利技术涉及自动化
，具体涉及一种工业加工产品的缺陷检测方法、装置及设备。
技术介绍
现有的工业自动化
中，工业加工产品可以包括各种类型，比如:玻璃制品、塑料制品等等，各种工业加工产品的缺陷种类也不同，由于各个缺陷和应用环境的不同，因此需要对每个工业产品的缺陷进行分类处理和编程。这样存在的问题是，一旦应用的环境、产品的种类等等发生改变，可能会造成产品缺陷检测判断出现错误，需要重新调整，或者重新编程。因此增加了整个产品缺陷检测程序的繁琐性，降低了检测过程的鲁棒性。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种工业加工产品的缺陷检测方法、装置及设备。本专利技术第一方面提供一种工业加工产品的缺陷检测方法，所述工业加工产品的缺陷检测方法包括获取多个不同拍摄角度的工业加工产品的多张图像；基于预先经过训练的模型，检测所述多张图像，识别出所述多张图像中的存在缺陷的所述工业加工产品的缺陷种类和/或缺陷位置。进一步，所述工业加工产品包括玻璃制品或塑料制品。进一步，所述缺陷包括所述工业加工产品内部的气泡或杂质；或所述工业加工产品表面...
【技术保护点】
1.一种工业加工产品的缺陷检测方法，其特征在于，所述工业加工产品的缺陷检测方法包括获取多个不同拍摄角度的工业加工产品的多张图像；基于预先经过训练的模型，检测所述多张图像，识别出所述多张图像中的存在缺陷的所述工业加工产品的缺陷种类和/或缺陷位置。
【技术特征摘要】
1.一种工业加工产品的缺陷检测方法，其特征在于，所述工业加工产品的缺陷检测方法包括获取多个不同拍摄角度的工业加工产品的多张图像；基于预先经过训练的模型，检测所述多张图像，识别出所述多张图像中的存在缺陷的所述工业加工产品的缺陷种类和/或缺陷位置。2.根据权利要求1所述的工业加工产品的缺陷检测方法，其特征在于，所述工业加工产品包括玻璃制品或塑料制品。3.根据权利要求1或2所述的工业加工产品的缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷包括所述工业加工产品内部的气泡或杂质；或所述工业加工产品表面的划痕。4.根据权利要求1或2所述的工业加工产品的缺陷检测方法，其特征在于，所述预先经过训练的模型为CNN模型。5.根据权利要求1所述的工业加工产品的缺陷检测方法，其特征在于，所述预先经过训练的模型通过监督学习方法获取。6.一种工业加工产品的缺陷检测装置，其特征在于，所述工业加工产品的缺陷检测装置包括获取图像程序模块和识别特征程序模块；所述获取图像程序模块，用于获取多个不同拍摄角度的工业加工产品的多张图像；所述识别特征程序模块，用于基于预先经过训练的模型，检测所述多张图像，识别出所述多张图像中的存在缺陷的所述工业加工产品的缺陷种类和/或缺陷位置。7.一种工业加工产品的缺陷检测设备，其特征在于，所述工业加工产品的缺陷检测设备包括图像传感器和控制装置；所述控制装置藕接所述图像传感器；所述图像传感器...
【专利技术属性】
技术研发人员：何德裕，朱文飞，何国斌，
申请(专利权)人：鲁班嫡系机器人深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44
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