基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统技术方案

本发明专利技术属于图像检测技术领域，具体涉及一种基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统，其中基于图像识别的智能检测方法包括：采集产品的图像；根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；以及根据产品选择检测算法对产品进行检测，实现了采用图像识别技术，智能识别产品类型，然后从算法库里调用不同的检测算法即可，对于客户使用而言，更加方便智能，对于开发者而言只需要添加新产品的算法到算法库里即可。库里即可。库里即可。

【技术实现步骤摘要】
基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统


[0001]本专利技术属于图像检测
，具体涉及一种基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统。

技术介绍

[0002]现有的检测系统，利用图像处理技术，将产品上的缺陷如划伤、凹坑、黑点等缺陷检测出来。检测系统包括服务器、客户端、图像采集模块、图像识别模块、缺陷分类模块、数据存储模块，将实时采集的图像进行处理分析，然后进行缺陷分类存储数据，最后显示到客户端上面供人员查看。当有缺陷产生时，会有声光报警及打标系统提示现场的工作人员。
[0003]由于传统检测系统不能根据当前正在检测的产品自动加载对应的检测算法，所以需要人工去判别正在检测的产品类型，并且在检测软件上选择对应的检测算法，但由于现场操作人员忘记选择或产品判别错误，导致产品不能匹配最合适的检测算法，产生大量的误报，不能满足客户的检测需求。传统检测算法不具备机器学习功能，无法将未识别的产品添加到匹配库里面。
[0004]传统检测系统需要人为去判别当前所检测的产品类型，然后在检测软件上选择对应的检测算法，整个过程需要人工去操作干预，并不能实现全自动化检测。
[0005]自动识别产品类型需要人工切换，且相对于客户是定制化的需求，客户每次改变产品时均需要选择不同的检测模板，对客户而言增加了操作时间，降低了生产效率，对软件开发而言，面对不同的客户不同的产品时，都需要开发不同的检测算法，增添了很多无用工作
[0006]因此，基于上述技术问题需要设计一种新的基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提供一种基于图像识别的智能检测方法、系统及产品检测系统。
[0008]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于图像识别的智能检测方法，包括：
[0009]采集产品的图像；
[0010]根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；
[0011]以及根据产品选择检测算法对产品进行检测。
[0012]进一步，所述采集产品的图像的方法包括：
[0013]通过图像采集模块采集产品的图像。
[0014]进一步，所述根据产品的图像识别产品，并进行产品录入的方法包括：
[0015]根据产品的图像识别产品；
[0016]根据图像识别图像中产品的特征；
[0017]将图像中产品的特征与存储的各类别产品分类文件中的特征进行比较，当相似程度大于预设百分比时，则识别产品类型，否则对产品类型进行分类，即
[0018]创建分类器，添加特征向量，创建一个神经网络；
[0019]神经网络包括：第一层为输入变量的输入层，第二层为隐藏层，第三层为输出变量的输出层；
[0020]设置特征向量的个数、隐藏层数、输出变量数量、用于转换特征向量的预处理类型对分类器进行训练；
[0021]通过训练好的分类器根据图像中产品的特征识别图像中产品的种类，若未能识别产品则将未能识别的产品加入分类库中。
[0022]进一步，所述根据产品的图像识别产品，并进行产品录入的方法还包括：
[0023]进行产品录入；
[0024]当相似程度小于等于预设百分比时，判断图像中的产品种类未存储；
[0025]对图像中的产品类别进行识别，对图像进行预处理，从预处理后的图像中提取产品特征的特征向量，根据产品的特征向量生成相似图像，对相似图像进行训练，生成该产品的分类文件并存储。
[0026]进一步，所述产品的特征包括：产品的花纹特征、灰度、宽度、表面缺陷特征、纹理、圆度、矩形度、欧拉数和凸性。
[0027]进一步，所述根据产品选择检测算法对产品进行检测的方法包括：
[0028]根据产品的种类，选择该种类产品对应的检测算法，通过选择的检测算法对产品的图像进行检测，以检测产品的缺陷。
[0029]第二方面，本专利技术还提供一种基于图像识别的智能检测系统，包括：
[0030]图像采集模块，采集产品的图像，图像采集模块兼容了市面上大部分相机的函数接口，可以进行连续采集以及单帧采集等，同时可以通过串口的方式进行曝光增益的设置；
[0031]产品识别模块，根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；
[0032]以及检测模块，根据产品选择检测算法对产品进行检测。
[0033]第三方面，本专利技术还提供一种产品检测系统，包括：
[0034]采集端，所述采集端适于采集产品的图像；
[0035]服务器，所述服务器适于根据图像判断产品的种类，并选择对应的检测算法对产品进行检测；
[0036]客户端，所述客户端适于显示产品的检测结果。
[0037]本专利技术的有益效果是，本专利技术通过采集产品的图像；根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；以及根据产品选择检测算法对产品进行检测，实现了采用图像识别技术，智能识别产品类型，然后从算法库里调用不同的检测算法即可，对于客户使用而言，更加方便智能，对于开发者而言只需要添加新产品的算法到算法库里即可。
[0038]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0039]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1是本专利技术所涉及的基于图像识别的智能检测方法的流程图；
[0042]图2是本专利技术所涉及的基于图像识别的智能检测系统的原理框图；
[0043]图3是本专利技术所涉及的产品检测系统的原理框图；
[0044]图4是本专利技术所涉及的产品检测系统的具体原理框图。
具体实施方式
[0045]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]实施例1
[0047]图1是本专利技术所涉及的基于图像识别的智能检测方法的流程图。
[0048]如图1所示，本实施例1提供了一种基于图像识别的智能检测方法，包括：采集产品的图像；根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；以及根据产品选择检测算法对产品进行检测，实现了采用图像识别技术，智能识别产品类型，然后从算法库里调用不同的检测算法即可，对于客户使用而言，更加方便智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的智能检测方法，其特征在于，包括：采集产品的图像；根据产品的图像识别产品，并进行产品录入；以及根据产品选择检测算法对产品进行检测。2.如权利要求1所述的基于图像识别的智能检测方法，其特征在于，所述采集产品的图像的方法包括：通过图像采集模块采集产品的图像。3.如权利要求2所述的基于图像识别的智能检测方法，其特征在于，所述根据产品的图像识别产品，并进行产品录入的方法包括：根据产品的图像识别产品；根据图像识别图像中产品的特征；将图像中产品的特征与存储的各类别产品分类文件中的特征进行比较，当相似程度大于预设百分比时，则识别产品类型，否则对产品类型进行分类，即创建分类器，添加特征向量，创建一个神经网络；神经网络包括：第一层为输入变量的输入层，第二层为隐藏层，第三层为输出变量的输出层；设置特征向量的个数、隐藏层数、输出变量数量、用于转换特征向量的预处理类型对分类器进行训练；通过训练好的分类器根据图像中产品的特征识别图像中产品的种类，若未能识别产品则将未能识别的产品加入分类库中。4.如权利要求3所述的基于图像识别的智能检测方法，其特征在于，所述根据产品的图像识别产品，并进行产品录入的方法还包括：进行产品...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋乐，
申请(专利权)人：无锡精质视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：