基于深度学习的锯链缺陷检测系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115019031A(43)申请公布日2022.09.06(21)申请号202210590179.5B41J3/407(2006.01)(22)申请日2022.05.26B41J3/413(2006.01)B41J3/44(2006.01)(71)申请人硕与硕（江苏）智能科技有限公司B41J29/393(2006.01)地址226000江苏省南通市开发区崇州大道60号紫琅科技城11B楼502室(72)发明人赵春峰袁辉刘苏魏贤良张福豹(74)专利代理机构北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙)11947专利代理师蔡浩(51)Int.Cl.G06V10/25(2022.01)G06V10/762(2022.01)G06V10/82(2022.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称基于深度学习的锯链缺陷检测系统(57)摘要本发明公开了锯链生产技术领域的基于深度学习的锯链缺陷检测系统，包括：下位机控制系统、上位机控制系统和图像采集系统，所述下位机控制系统与上位机控制系统电性连接，所述下位机控制系统与图像采集系统电性连接，本发明通过通过硬件检测平台完成对锯链图像的采集，设计上位机及下位机控制系统，通过上下位机系统的通信和联调完成对锯链缺陷的自动化检测，采用YOLOv3目标检测算法，并通过K‑means算法重新聚类先验框尺寸信息，提高先验框与缺陷目标的匹配度。CN115019031ACN115019031A权利要求书1/1页1.基于深度学习的锯链缺陷检测系统，其特征在于：包括：下位机控制系统、上位机控制系统和图像采集系统；所述下位机控制系统与上位机控制系统电性连接，所述下位机控制系统与图像采集系统电性连接。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的锯链缺陷检测系统，其特征在于：所述下位机控制系统包括PLC控制器(12)、电机与工作台，所述PLC控制器(12)安装在工作台内腔右侧，且电机安装在工作台顶部的右侧壁，且电机输出轴上安装有电机转轴(7)，所述电机转轴(7)外壁套设有同步带(8)。3.根据权利要求2所述的基于深度学习的锯链缺陷检测系统，其特征在于：所述图像采集系统上CCD相机(3)、上同轴光(4)、上碗光(5)、下CCD相机(11)、下同轴光(10)、下碗光(9)、三色灯(6)、计算机(1)与喷码器(2)，所述工作台顶部壁与内腔顶部均安装有安装杆，且上侧安装杆外壁由上到下依次安装有上CCD相机(3)、上同轴光(4)与上碗光(5)，且下侧安装杆外壁由下到上依次安装有下CCD相机(11)、下同轴光(10)与下碗光(9)，所述三色灯(6)安装在工作台顶部的右侧壁上，所述计算机(1)与喷码器(2)均安装在工作台顶部的左侧壁上。4.根据权利要求1所述的基于深度学习的锯链缺陷检测系统，其特征在于：所述上位机控制系统包括数据发送单元和图像处理单元。2CN115019031A说明书1/4页基于深度学习的锯链缺陷检测系统技术领域[0001]本发明涉及锯链生产技术领域，具体为基于深度学习的锯链缺陷检测系统。背景技术[0002]锯链做为机械传动的基础件具有具有传递率大的优点，是电锯的主要零部件，用于林业木料的采集。锯链在生产过程中，优于生产工艺的限制，不可避免地会产生刀片破损、连接片跳片、传动片倒装等类型的缺陷，如未及时清理锯链存在的缺陷会导致在电锯使用过程中出现人员安全事故，威胁操作人员的生命；[0003]目前，工厂内对锯链缺陷的检测主要是通过人工肉眼来观察，具有检测效率低、漏检率高、工作强度大的问题，且易受工人主观情绪的影响，极易发生缺陷漏检、误检的现状。发明内容[0004]本发明的目的在于提供基于深度学习的锯链缺陷检测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。[0005]为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于深度学习的锯链缺陷检测系统，包括：下位机控制系统、上位机控制系统和图像采集系统；[0006]所述下位机控制系统与上位机控制系统电性连接，所述下位机控制系统与图像采集系统电性连接。[0007]作为优选，所述下位机控制系统包括PLC控制器、电机与工作台，所述PLC控制器安装在工作台内腔右侧，且电机安装在工作台顶部的右侧壁，且电机输出轴上安装有电机转轴，所述电机转轴外壁套设有同步带。[0008]作为优选，所述图像采集系统上CCD相机、上同轴光、上碗光、下CCD相机、下同轴光、下碗光、三色灯、计算机与喷码器，所述工作台顶部壁与内腔顶部均安装有安装杆，且上侧安装杆外壁由上到下依次安装有上CCD相机、上同轴光与上碗光，且下侧安装杆外壁由下到上依次安装有下CCD相机、下同轴光与下碗光，所述三色灯安装在工作台顶部的右侧壁上，所述计算机与喷码器均安装在工