【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生产线上料机器人，尤其涉及一种基于深度学习的物料智能检测视觉系统。
技术介绍
1、生产线上料机器人是制造业中的重要组成部分，它们用于将原材料或零部件自动地供应给生产线上的机器和工人。为了提高效率和减少错误，现代制造业已经开始广泛采用基于深度学习的机器人视觉监测系统。这些系统利用深度学习算法来实时识别和监测生产线上的物料、产品和环境，以确保生产流程的顺利进行。
2、深度学习是一种机器学习方法，它模拟人类大脑的神经网络结构，具有强大的模式识别和特征提取能力。卷积神经网络是深度学习中最常用的一种结构，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和音频等。它的核心思想是通过卷积操作和池化操作来提取输入数据的特征，然后通过全连接层和分类器进行分类或回归任务。在计算机视觉领域，深度学习已经在图像识别、目标检测和图像分割等任务中取得了卓越的成就。这些技术的成功应用使得生产线上料机器人能够更准确地理解其环境，并执行复杂的任务，如物料识别、定位和搬运。
3、机器人领域中的视觉检测是一项关键技术，它允许机器人系统使用摄像头...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于，包括数据采集单元、信息处理模块和中心控制单元；其中：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于，所述数据采集单元包括由若干摄像头组成的摄像头阵列；且摄像头的分辨率为1920x1080，帧率为30fps。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于，所述数据采集单元包括由两个摄像头组成的阵列，用于从上下两个角度对物料的种类以及位置进行检测识别，分别为：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于，包括数据采集单元、信息处理模块和中心控制单元；其中：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于，所述数据采集单元包括由若干摄像头组成的摄像头阵列；且摄像头的分辨率为1920x1080，帧率为30fps。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的物料智能检测视觉系统，其特征在于，所述数据采集单元包括由两个摄像头组成的阵列，用于从上下两个角度对物料的种类以及位置进行检测识别，分别为：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的物料...
【专利技术属性】
技术研发人员：董浩，李全明，张德瑞，张万喜，郑伟涛，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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