一种用于深度学习的冷态重轨表面缺陷检测系统
授权
摘要
本实用新型是关于重轨生产质量控制及机器视觉检测技术领域，特别涉及一种用于深度学习的冷态重轨表面缺陷检测系统。包括数据采集模块、工业现场控制单元、工业现场辅助单元、系统控制单元：数据采集模块将图像信息上传至系统控制单元，工业现场控制单元分别与重轨传送装置、系统控制单元相连，工业现场辅助单元能接收来自系统控制单元的控制指令。本实用新型安装维护方便，不改造原有设备，不影响重轨生产。采用构件化模块，增加系统内聚，减少模块之间的耦合，使其能够根据不同的生产条件以及工艺需求进行重构。
基本信息
专利标题 ：
一种用于深度学习的冷态重轨表面缺陷检测系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
暂无
申请号 ：
CN202020080664.4
公开（公告）日 ：
暂无
申请日 ：
2020-01-14
授权号 ：
CN212228765U
授权日 ：
2020-12-25
发明人 ：
李培玉曹鸿鹏金方鑫楼群许振业
申请人 ：
杭州谱诚泰迪实业有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区三墩镇振华路212号3幢103室
代理机构 ：
杭州中成专利事务所有限公司
代理人 ：
周世骏
优先权 ：
CN202020080664.4
主分类号 ：
G01N21/95
IPC分类号 ：
G01N21/95 G01N21/01
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01N
借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料
G01N21/00
利用光学手段，即利用亚毫米波、红外光、可见光或紫外光来测试或分析材料
G01N21/84
专用于特殊应用的系统
G01N21/88
测试瑕疵、缺陷或污点的存在
G01N21/95
特征在于待测物品的材料或形状
法律状态
2020-12-25 ：
授权
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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