一种基于卷积神经网络的微小零件质量检测系统

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的微小零件质量检测系统，包括以下步骤：A、由显微视觉构成的图像采集模块采集微小零件表面图像信息；B、利用卷积神经网络模型对显微视觉采集到的图像进行检测并对检测到的缺陷图像进行分类；C、将分类结果送入主控制器并对末端执行器发出控制信号；D、末端机械手执行器根据控制器发出的控制信号来执行对相应微小零件的拾取与分类，即将零件送入相应的收纳盒中。至此，整个系统完成了对微小零件表面质量的检测与缺陷分类。本发明所述系统可以有效的用于微小零件检测，提高检测自动化程度和效率并减少人为因素对检测过程的影响以及工人的劳动强度。