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申请/专利权人:佛山慧谷科技股份有限公司
摘要:本发明涉及石材加工技术领域,尤其涉及一种石材质量检测系统及方法,其方法包括以下步骤:S1、建立WebSocket通讯连接;S2、接收客户端实时拍摄的板材图像;S3、对板材图像进行板材缺陷的识别与自动标注,得到识别图像;S4、对识别图像进行板材缺陷的复核与手动标注,得到标注图像;S5、对表单进行板材缺陷信息填写,得到表单信息;S6、将表单信息与板材图像进行绑定,生成质检表格,一同存储于数据单元中,并基于WebSocket连接将标注图像反馈发送至客户端。本发明不仅减少人工成本,而且能够提高质检效率和准确性。
主权项:1.一种石材质量检测系统,其特征在于:包括多个客户端和单个服务器端;所述多个客户端和单个服务器端通过WebSocket进行通讯连接;所述客户端包括:采集单元,用于采集板材图像;发送单元,用于将板材图像发送至服务端;显示单元,用于显示标注图像;所述服务端包括:接收单元,用于接收板材图像;录入表单,用于录入表单;识别单元,用于对板材图像进行板材缺陷的识别与自动标注,得到识别图像;其中,识别图像上包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计,板材缺陷包括气孔、色斑、色差和裂纹;标注单元,用于对识别图像进行板材缺陷的复核与手动标注,得到标注图像;其中,标注图像包括复核并修改后的板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计;填写单元,用于对表单进行板材缺陷信息填写,得到表单信息;绑定单元,用于将表单信息与板材图像进行绑定,生成质检表格;数据单元,用于存储质检表格;反馈单元,用于将标注图像反馈发送至客户端;其中,所述识别单元包括:数据收集子单元,用于收集大量的石英石图像,包括正常图像和带有各种缺陷的图像,并对带有各种缺陷的图像进行人工标注,获得人工标注图像,所述人工标注的类别为:气孔、色斑、色差和裂纹;预处理子单元,用于对正常图像和人工标注图像进行预处理,获得预处理图像,包括尺寸调整、归一化、去噪和增强操作;模型训练子单元,用于采用深度学习框架和卷积神经网络建立缺陷检测模型,并采用预处理图像进行训练,获得训练完成的缺陷检测模型;缺陷检测子单元,用于采用训练完成的缺陷检测模型对石英石图像进行板材缺陷识别,获得初次识别图像;后处理子单元,用于对初次识别图像进行后处理,获得识别图像,其中后处理包括板材缺陷的定位、标记、分类和数量统计;性能评估子单元,用于评估缺陷检测模型的评估指标是否达标,若达标则输出完成训练和测试的缺陷检测模型;若未达标则重复训练缺陷检测模型;其中评估指标包括准确率、召回率和F1分数;所述填写单元包括:第一生成子单元,用于识别表单信息上的板材信息,绑定工单编号,生成唯一标识;第二生成子单元,用于判断标注图像上的板材缺陷标注是否落入预设的板材等级,生成第一判断结果;第三生成子单元,用于通过预设的板材等级,选择相应的处理方式,生成第二判断结果;第四生成子单元,用于根据唯一标识、第一判断结果和第二判断结果,得到表单信息。
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