一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备制造技术

本实用新型专利技术公开了一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，包括驱动装置，驱动装置的一端连接有转动盘，转动盘的上表面设置有物料盘，转动盘的外侧设置有检测设备，检测设备的一侧设置有NG仓。该一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备通过设置转动盘、驱动装置、检测设备、中央处理器、信息处理模块、信息储存模块、缺陷贴标结构、分级贴标结构、分级仓和NG仓，可以达到改进后的设备代替了原有的人工检测方式，提高了检测效率，节省劳动力，降低了检测过程存在的误差，同时还能够适用于不同种类制品的检测，提高了装置的适用性，同时还能够对未缺陷的制品进行自动分级和贴标作用，提高了设备的工作效率和检测质量。提高了设备的工作效率和检测质量。提高了设备的工作效率和检测质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备


[0001]本技术涉及材料制品检测设备
，具体为一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，工业检测领域上出现了许多针对磁性材料零件的检测需求，高精度和实时在线检测是这些检测系统的共同特征。在磁性材料产品质检领域，磁性材料产品的表面缺陷检测是很重要的部分。目前，磁性材料产品的表面缺陷检测主要还是人工检测。
[0003]现有技术存在以下缺陷或问题：
[0004]现有主要采用的人工检测的方式对磁性材料制品进行检测作用，这样的检测方式不仅工作效率低下，且长期易导致检测人员的眼部疲劳，大大降低了降低了检测的效率。

技术实现思路

[0005]本技术的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，解决了
技术介绍
中所提出工作效率低下，且长期易导致检测人员的眼部疲劳和检测的效率低的问题。
[0006]为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，包括驱动装置，所述驱动装置的一端连接有转动盘，所述转动盘的上表面设置有物料盘，所述转动盘的外侧设置有检测设备，所述检测设备的一侧设置有NG仓，所述NG仓的一侧设置有分级仓，所述检测设备的输入端连接有中央处理器，所述中央处理器的第一输出端连接有分级贴标结构，所述中央处理器的第二输出端连接有缺陷贴标结构。
[0007]作为本技术的优选技术方案，所述检测设备主要包括一级检测结构，二级检测结构和三级检测结构，且检测设备通过电线与中央处理器存在电性连接。
[0008]作为本技术的优选技术方案，所述中央处理器主要包括信息储存模块和信息处理模块，且信息处理模块通过电线与信息储存模块存在电性连接。
[0009]作为本技术的优选技术方案，所述缺陷贴标结构通过中央处理器与一级检测结构存在电性连接，所述缺陷贴标结构通过电线与NG仓并联连接。
[0010]作为本技术的优选技术方案，所述分级仓主要包括一级仓、二级仓和三级仓，且分级仓通过电线与中央处理器存在电性连接。
[0011]作为本技术的优选技术方案，所述分级贴标结构主要包括贴标结构和分级仓，且通过电线与中央处理器存在电性连接。
[0012]作为本技术的优选技术方案，所述贴标结构主要包括一级贴标结构、二级贴标结构和三级贴标结构，所述一级贴标结构与一级仓通过电线存在电性连接，所述二级贴标结构与二级仓通过电线存在电性连接，所述三级贴标结构与三级仓通过电线存在电性连接。
[0013]与现有技术相比，本技术提供了一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，具备以下有益效果：
[0014]1、该一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，通过设置转动盘、驱动装置和检测设备，改进后的设备代替了原有的人工检测方式，提高了检测效率，节省劳动力，通过机械的检测能够提高对磁性材料制品检测质量，降低了检测过程存在的误差，同时还能够适用于不同种类制品的检测，提高了装置的适用性；
[0015]2、该一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，通过设置中央处理器、信息处理模块、信息储存模块、缺陷贴标结构、分级贴标结构、分级仓和NG仓，在对磁性制品的检测过程中，装置能够对缺陷制品进行挑选并且贴上对应的标签，能够对检测的缺陷信息进行储存作用，便于技术人员对缺陷产品的分析，同时还能够对未缺陷的制品进行自动分级和贴标作用，提高了设备的工作效率和检测质量。
附图说明
[0016]图1为本技术检测设备结构示意图；
[0017]图2为本技术检测设备系统结构示意图；
[0018]图3为本技术检测设备的结构示意图。
[0019]图中：1、驱动装置；2、转动盘；3、物料盘；4、检测设备；5、NG仓；6、分级仓；7、分级贴标结构；8、中央处理器；9、一级检测结构；10、二级检测结构；11、三级检测结构；12、信息储存模块；13、信息处理模块；14、缺陷贴标结构；15、一级贴标结构；16、二级贴标结构；17、三级贴标结构；18、一级仓；19、二级仓；20、三级仓。
具体实施方式
[0020]下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
[0021]请参阅图1
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3，本实施方案中：一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，包括驱动装置1，驱动装置1的一端连接有转动盘2，转动盘2的上表面设置有物料盘3，转动盘2的外侧设置有检测设备4，检测设备4的一侧设置有NG仓5，NG仓5的一侧设置有分级仓6，检测设备4的输入端连接有中央处理器8，中央处理器8的第一输出端连接有分级贴标结构7，中央处理器8的第二输出端连接有缺陷贴标结构14。
[0022]本实施例中，检测设备4主要包括一级检测结构9，二级检测结构10和三级检测结构11，且检测设备4通过电线与中央处理器8存在电性连接，主要是利用多组检测结构对磁性材料制品进行检测作用，能够提高设备检测制品的效率，同时还能够提高设备的适用性；中央处理器8主要包括信息储存模块12和信息处理模块13，且信息处理模块12通过电线与信息储存模块13存在电性连接，主要作用是能够对缺陷制品的相关信息进行处理和保存作用，便于使用在检测结束后对缺陷制品的分析作用；缺陷贴标结构14通过中央处理器8与一级检测结构9存在电性连接，缺陷贴标结构14通过电线与NG仓5并联连接，主要作用是对缺陷制品进行贴标和分选作用，结合中央处理器8，使用者通过查看贴标即可查看缺陷制品的
检测结果，不要肉眼观察；分级仓6主要包括一级仓18、二级仓19和三级仓20，且分级仓6通过电线与中央处理器8存在电性连接，主要是对非缺陷制品进行分级分选作用，提高了设备的功能性；分级贴标结构7主要包括贴标结构和分级仓6，且通过电线与中央处理器8存在电性连接，结合中央处理器8，能够对非缺陷制品进行质量的抽选检测作用；贴标结构主要包括一级贴标结构15、二级贴标结构16和三级贴标结构17，一级贴标结构15通过电线与一级仓18存在电性连接，二级贴标结构16通过电线与二级仓19存在电性连接，三级贴标结构17通过电线与三级仓20存在电性连接，主要作用是实现对不同等级的非缺陷制品进行分选作用。
[0023]本技术的工作原理及使用流程：在设备的使用过程中，通过自动上料装置，将磁性材料制品有序地码放在转动盘2，在驱动装置1的作用下，转动盘2发生转动，当制品进行检测设备4的下端时，缺陷制品表面的放大图信息会通过检测设备4进入中央处理器8内部，在中央处理器8判断对应的制品为缺陷时，通过信息处理模块13，能够同时对缺陷贴标结构14和NG本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，其特征在于：包括驱动装置(1)，所述驱动装置(1)的一端连接有转动盘(2)，所述转动盘(2)的上表面设置有物料盘(3)，所述转动盘(2)的外侧设置有检测设备(4)，所述检测设备(4)的一侧设置有NG仓(5)，所述NG仓(5)的一侧设置有分级仓(6)，所述检测设备(4)的输入端连接有中央处理器(8)，所述中央处理器(8)的第一输出端连接有分级贴标结构(7)，所述中央处理器(8)的第二输出端连接有缺陷贴标结构(14)。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，其特征在于：所述检测设备(4)主要包括一级检测结构(9)，二级检测结构(10)和三级检测结构(11)，且检测设备(4)通过电线与中央处理器(8)存在电性连接。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的磁性材料制品缺陷检测设备，其特征在于：所述中央处理器(8)主要包括信息储存模块(12)和信息处理模块(13)，且信息处理模块(13)通过电线与信息储存模块(12)存在电性连接。4.根据权利要求1或2所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟辉，
申请(专利权)人：博瑞思智能科技苏州有限公司，
类型：新型
国别省市：