基于深度学习的品质检测与分拣方法、系统及存储介质.pdf
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基于深度学习的品质检测与分拣方法、系统及存储介质.pdf
本申请提供一种基于深度学习的品质检测与分拣方法、系统及存储介质。其中,基于深度学习的品质检测与分拣方法包括:获取待分拣目标的目标类别、目标图像、当前位置;将目标图像、目标类别输入目标识别模型,得到目标类别对应的待分拣目标的属性特征,属性特征包括品质等级和规格;在当前位置抓取待分拣目标;检测分拣机器人的抓取压力;将抓取压力、目标类别输入神经网络预测模型,得到分拣机器人的控制反馈值;控制反馈值用于表征分拣机器人的抓取压力范围;根据控制反馈值调整抓取压力并根据待分拣目标的属性特征将待分拣目标抓取至对应的分料区。
基于深度学习的缺陷检测方法、系统、装置和存储介质.pdf
本申请公开了一种基于深度学习的缺陷检测方法、系统、装置和存储介质,涉及图像识别技术,方法包括以下步骤:S1、获取待检测目标的第一图像;S2、获取所述第一图像的平均灰度,将所述平均灰度作为分割阈值;S3、根据分割阈值对所述第一图像进行二值分割,得到分割模板;S4、将所述第一图像和分割模板相与,得到第二图像;S5、将所述第一图像和第二图像送入经过训练神经网络模型中得到目标识别结果。本申请实施例通过将第一图像进行二值化,得到第二图像,凸显了缺陷的位置和轮廓特征,弥补了按照正常图像进行图像识别的识别能力不足的问题
物件分拣系统、方法及存储介质.pdf
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基于深度学习的印章识别方法、系统及存储介质.pdf
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