【技术实现步骤摘要】
一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统及方法
本专利技术涉及图像识别
，具体而言，涉及一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统及方法。
技术介绍
在现代制造业中，机器视觉技术发生了翻天覆地的变化，成为其不可替代的一个环节。基于深度学习的机器视觉技术在机械、包装、化妆品等加工领域得到广泛的应用。比如在疾病诊断中，机器视觉技术可以对各种医学图像做诊断，通过识别眼科OCT图像，可以知道对应的疾病。如在工业制造中，可以通过SVM支持向量机技术实现对产品缺陷的检测，在提升准确率的同时提高了生产效率，减少了人力、材料支出。再如在自动驾驶中，机器视觉技术可以识别汽车行驶过程中周围复杂的情况，将这些信息反馈到计算机进行处理。在最近发表的一些专利中发现了一些比较新颖的缺陷检测方法，其利用工业CCD以及PLC工控机对产品图像进行采集和处理，并使用Labview的编程来实现产品图像高精度的轮廓检测，以识别缺陷产品。这种方法虽然能够实现对缺陷产品的检测识别，但其成本高昂。
技术实现思路
基于此，为了解决现有技术中...
【技术保护点】
1.一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统，其特征在于，包括：/n采集模块，用于采集待检测产品图像；/n树莓派，与采集模块通信连接，接收并对采集到的待检测产品图像进行预处理，根据预处理后的待检测产品图像，识别缺陷产品并获取缺陷产品图像信息；/n显示模块，与树莓派通信连接，接收缺陷产品图像信息，并根据缺陷产品图像信息显示缺陷产品图像以及缺陷产品图像轮廓。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集待检测产品图像；
树莓派，与采集模块通信连接，接收并对采集到的待检测产品图像进行预处理，根据预处理后的待检测产品图像，识别缺陷产品并获取缺陷产品图像信息；
显示模块，与树莓派通信连接，接收缺陷产品图像信息，并根据缺陷产品图像信息显示缺陷产品图像以及缺陷产品图像轮廓。
2.如权利要求1所述的一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统，其特征在于，所述采集模块为摄像头。
3.如权利要求2所述的一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统，其特征在于，所述摄像头与所述树莓派通过串口通信连接。
4.如权利要求3所述的一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统，其特征在于，所述显示模块为人机交互界面。
5.一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测方法，应用于如权利要求1至4中任何一项所述的基于树莓派的深度学习产品缺陷检测系统，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，采集待检测产品图像；
步骤2，对采集到的待检测产品图像进行预处理，根据预处理后的待检测产品图像，识别缺陷产品并获取缺陷产品的图像信息；
步骤3，根据缺陷产品的图像信息显示缺陷产品图像以及缺陷产品图像轮廓。
6.如权利要求5所述的一种基于树莓派的深度学习产品缺陷检测方法，其特征在于，在步骤2中，根据预处理后的待检测产品图像，识别缺陷产品并获取缺陷产品的图像信息的具体方法包括：
步骤2a，利用样本数据对深度卷积神经网络进行训练；
步骤2b，利用训练好的深度卷积神经网络对预处...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。