一种基于深度学习的皮蛋裂纹检测分选系统和方法
实质审查的生效
摘要

本申请公开了一种基于深度学习的皮蛋裂纹检测分选系统和方法,本系统包括输送台、拍照单元、测速单元、控制单元、图像处理单元和分选单元。输送台带动皮蛋向拍照单元移动。拍照单元对皮蛋进行图像采集。图像处理单元根据图像进行裂纹识别。测速单元监测输送台的输送速度;控制单元根据输送速度,控制图像处理单元获取图像,以及根据皮蛋的裂纹识别结果,控制分选单元分选出带有裂纹的皮蛋。本方法包括:对皮蛋的不同面进行图像采集;图像拼接;训练深度学习模型中,得到皮蛋裂纹识别模型。将皮蛋图像放入皮蛋裂纹识别模型中进行裂纹判断;对判定为裂纹皮蛋的皮蛋进行分选。本申请具有准确率高、检测速度快、检测性能稳定、实用价值高等优势。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的皮蛋裂纹检测分选系统和方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114494922A
申请号 :
CN202210110538.2
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-29
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王巧华汤文权胡建超
申请人 :
华中农业大学
申请人地址 :
湖北省武汉市洪山区狮子山街1号
代理机构 :
北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
李娜
优先权 :
CN202210110538.2
主分类号 :
G06V20/20
IPC分类号 :
G06V20/20  G06V10/10  B07C5/342  B65G43/08  
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/20
申请日 : 20220129
2022-05-13 :
公开
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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