一种基于视觉机器人的工件检测分拣的装置及方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉机器人的工件检测分拣的装置及方法，包括传输装置、机器人和电脑，传输装置对工件图像进行采集，通过计算机进行分析，由机器人抓取损坏工件。与现有技术相比，本发明的一种基于视觉机器人的工件检测分拣的装置及方法，采用Haar‑like特征建立基于灰度变化的弱分类器，使用AdaBoost算法形成一个精度较高的强分类器，再将强分类器级联，在图像中提取出含有目标对象的感兴趣区域（ROI），得到较好的检测准确率和实时效果；在目标对象中获得缺陷图像，使用水平集方法获取缺陷ROI，形成训练样本；引入卷积神经网络（CNN）作为训练模型，提高了缺陷分类的准确率。