机械装配中基于深度学习的多余物视觉检测系统与方法

摘要

本发明公开了一种机械装配中基于深度学习的多余物视觉检测系统与方法。检测系统包括工作台，可调角度相机、光源、视觉控制器等，视觉控制器通过对从相机获取的图像进行处理分析，识别出其中的物体，然后分辨出装配零件与多余物；检测方法包括如下步骤：获取多角度装配区域图像，对图像进行预处理后输入到训练好的目标检测网络模型中进行特征提取预测出物体位置与种类，然后判断各个物体是否属于多余物，标记出多余物的位置并报警。本发明能辅助人工在装配过程中多角度地对特定区域内的多余物进行实时检测，具有检测准确率高，实时性强，使用灵活等优点，可以减少装配过程多余物的引入，增强产品可靠性。