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一种基于深度卷积神经网络的木材表面缺陷检测系统

摘要

本发明提供一种基于深度卷积神经网络的木材表面缺陷检测系统,能够实时检测木材表面缺陷。所述系统包括:激光雷达、相机、用于安装所述相机的安装架及处理器模块;其中,所述安装架,横跨于工业现场传送带之上;所述激光雷达、相机,安装在所述安装架上,用于实时采集传送带上木材的表面图像;所述处理器模块,用于采用深度卷积神经网络算法,对实时采集的木材的表面图像进行缺陷识别。本发明适用于机器视觉技术领域。

著录项

  • 公开/公告号CN115015263A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-09-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京科技大学;

    申请/专利号CN202210468475.8

  • 发明设计人 宣凌飞;王宏;

    申请日2022-04-29

  • 分类号G01N21/88;G01S17/88;G06T7/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司;

  • 代理人张仲波

  • 地址 100083 北京市海淀区学院路30号

  • 入库时间 2023-06-19 16:41:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-06

    公开

    发明专利申请公布

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