【技术实现步骤摘要】
一种基于微控制器的智能检测视觉系统
[0001]本专利技术涉及智能检测系统领域,具体地说是一种基于微控制器的智能检测视觉系统。
技术介绍
[0002]随着智能制造技术的发展,产线向无人化、智能化方向推进的需求日益加速。视觉检测技术的引入将人工从大量重复性的劳动中释放出来,提升产线的自动化水平和生产效率。
[0003]目前不断增长的不同场景视觉检测需求和视觉检测产品的单一功能之间矛盾日益突出,当前的视觉检测设备还无法满足针对各种检测场景的定制化需求。。
技术实现思路
[0004]为了解决上述技术问题,本专利技术实施例提供了一种基于微控制器的智能检测视觉系统,包括所述机器人系统、相机系统、PLC系统,所述机器人系统用于检测样本的输送操作,并依据PLC系统的回复结果进行相应的操作;所述相机系统包含图像采集单元和计算单元,图像采集单元用于对检测样本进行图像采集,计算单元用于对图像采集单元得到的图像进行处理和分析,并将实时检测结果发送给PLC系统,同时将检测结果输入数据库,进行统计分析和存储;所述PLC系统接收 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于微控制器的智能检测视觉系统,其特征在于:包括所述PLC系统(1)、机器人系统(2)、相机系统(3),所述机器人系统(2)用于检测样本的输送操作,并依据PLC系统(1)的回复结果进行相应的操作;所述相机系统(3)包含图像采集单元和计算单元,图像采集单元用于对检测样本进行图像采集,计算单元用于对图像采集单元得到的图像进行处理和分析,并将实时检测结果发送给PLC系统,同时将检测结果输入数据库,进行统计分析和存储;所述PLC系统(1)接收相机系统(3)的检测结果,根据不同检测结果制定相应的处理结果,并将处理结果反馈给机器人系统(2);所述相机系统(3)的计算单元包括图像处理模块、数据补偿模块、学习模块、检测模块;所述图像处理模块采用改进的YOLOv5算法对相机系统(3)采集到的数据进行处理;所述数据补偿模块采用非极大值抑制算法对数据进行优化,剔除重复冗余数据;所述学习模块采用深度学习算法对训练数据进行分类学习计算,设定置信度阈值,生成检测模板;所述检测模块采用深度学习算法对检测数据进行计算,与检测模板做匹配,得到评分值...
【专利技术属性】
技术研发人员:龙骥,俞奇力,
申请(专利权)人:华域汽车车身零件上海有限公司,
类型:发明
国别省市:
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