基于深度学习的涂布缺陷检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于深度学习的涂布缺陷检测装置，其包括支架、设置在所述支架上的工业相机、与所述工业相机电连接的图像采集设备、与所述图像采集设备电连接的深度学习工作站、与所述深度学习工作站电连接的显示装置以及用于向待检测涂胶面发出光线的光源组件，所述支架上设有升降机构，所述工业相机固定在所述升降机构底端，所述光源组件包括固定在所述支架上的光源调节座、转动安装在所述光源调节座上的发光体以及设置在所述发光体外侧的反射凹镜。本发明专利技术能够快速对涂胶面缺陷判别和缺陷分类，具有识别率高、检测迅速、效率高的特点。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的涂布缺陷检测装置
本专利技术涉及机器视觉与图像处理
，特别涉及一种基于深度学习的涂布缺陷检测装置。
技术介绍
涂布广泛应用于各种膜，纸，和无纺布等材料的表面加工，是生产纳滤膜与反渗透膜的工艺过程中关键环节之一。在涂布工业生产中，由于各种因素所涂的熔喷布会出现刮痕、竖线、亮点和褶皱等缺陷。这些缺陷的存在导致产品的良率降低。目前国内涂布行业在熔喷过程中进行缺陷检测的方法主要有两种：采购国外高昂的专用检测设备与人工目视检测。前者存在着价格昂贵、维修周期长的不足，后者存在着微小缺陷不易观察、主观性强的不足，本质上还是依托员工的个人经验。因此，亟需提供一种能够准确、迅速辨识涂胶面缺陷的基于深度学习的涂布缺陷检测装置。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术的目的为提供一种能够准确、迅速辨识涂胶面缺陷的基于深度学习的涂布缺陷检测装置。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于深度学习的涂布缺陷检测装置，其包括支架、设置在所述支架上的工业相机、与所述工业相机电连接的图像采集设备、与所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的涂布缺陷检测装置，其特征在于：其包括支架、设置在所述支架上的工业相机、与所述工业相机电连接的图像采集设备、与所述图像采集设备电连接的深度学习工作站、与所述深度学习工作站电连接的显示装置以及用于向待检测涂胶面发出光线的光源组件，所述支架上设有升降机构，所述工业相机固定在所述升降机构底端，所述光源组件包括固定在所述支架上的光源调节座、转动安装在所述光源调节座上的发光体以及设置在所述发光体外侧的反射凹镜。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的涂布缺陷检测装置，其特征在于：其包括支架、设置在所述支架上的工业相机、与所述工业相机电连接的图像采集设备、与所述图像采集设备电连接的深度学习工作站、与所述深度学习工作站电连接的显示装置以及用于向待检测涂胶面发出光线的光源组件，所述支架上设有升降机构，所述工业相机固定在所述升降机构底端，所述光源组件包括固定在所述支架上的光源调节座、转动安装在所述光源调节座上的发光体以及设置在所述发光体外侧的反射凹镜。


2.根据权利要求1所述的基于深度学习的涂布缺陷检测装置，其特征在于：所述工业相机的镜头垂直对准待检测涂胶面，所述工业相机的镜头与待检测涂胶面的距离为500-600mm。


3.根据权利要求1所述的基于深度学习的涂布缺陷检测装置，其特征在于：所述升降机构包括与支架固定的竖板、调节板及升降气缸，所述板上下两端均垂直固定一端板，所述竖板与两个端板围成一滑槽，所述升降气...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢岩，
申请(专利权)人：苏州岩建智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32