一种基于神经网络模型的一体化硅胶表带成型检测方法技术

技术编号:40898864 阅读:23 留言:0更新日期:2024-04-18 11:15
本发明专利技术提出一种基于神经网络模型的一体化硅胶表带成型检测方法,通过图像粗过滤、边缘优化建立图像数据的机器视觉模型,并利用神经网络对输入图像进行判别,从而实现对一体化硅胶材料表带成型效果的自动检测,有助于发现一体化硅胶材料表带成型产品的缺陷,提高一体化硅胶材料表带成型批次质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于零件智能加工制造领域,特别地,涉及基于神经网络模型的的一体化硅胶材料表带成型检测方法。


技术介绍

1、随着手表种类的多样化,硅胶作为表带材质的新型材料,开始在各类手表如运动表与潜水表中出现。硅橡胶是有机硅胶的一种。硅橡胶作为表带的新型材料,除了耐高低温,与天然橡胶相比,它不会滋生细菌,且其表面张力很低,不易被汗水和雨水侵泡变形,具有较强的防水腐蚀性能。因此,利用硅橡胶制作的手表表带在一般人群的使用环境下的寿命可达几十年。此外,硅橡胶还有良好的耐光抗老化性、耐氧抗老化性、电绝缘性、防霉性、化学稳定性、耐磨损以及不变形、无毒、无味、对人体无副作用等特性。

2、由于制作工艺与材料的特性,硅胶材料表带通常包括多层复合层,而这些复合层成型时,在人工切割处例如表带的卡孔处容易出现贴合不紧密、不整齐的问题,导致有瑕疵的产品。由于表带生产批次包含的产品数量较多,因此检测起来非常耗时耗力。此时,采用自动检测的方法可以大幅降低检测成本,提高检测效率。随着技术的进步,机器视觉的检测方法在工业界取得广泛应用,在表带质量检测方面,被用于金属表带质量测试(一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络模型的一体化硅胶表带成型检测方法,其特征在于:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤1之前还包括利用固定器将表带固定于检测台上,检测台放置表带一侧安装摄像机拍摄检测台面及表带图像。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤1中的模板包括:

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于:步骤1中的模板还包括:

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于:边缘优化的步骤包括:

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述神经网络模型包括:输入层、隐藏层、全连接层和输出层。

7.如权利要求6所述的方法...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络模型的一体化硅胶表带成型检测方法,其特征在于:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤1之前还包括利用固定器将表带固定于检测台上,检测台放置表带一侧安装摄像机拍摄检测台面及表带图像。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:步骤1中的模板包括:

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于:步骤1中的模板还包括:

5.如权利要求4所述的方法,其特征在于:边缘优化的步骤包括:

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述神经网络模...

【专利技术属性】
技术研发人员:罗勇刘双喜刘贯良蔡雄伟陈仁秋
申请(专利权)人:深圳市捷超行模具有限公司
类型:发明
国别省市:

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