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申请/专利权人：广东粤桨产业科技有限公司
摘要：本发明涉及零件分拣技术领域，具体公开了一种基于深度学习的混杂零件的分拣设备、方法，包括输送装置、视觉检测装置、控制器和零件排队装置，输送装置包括两个以上的输送通道；零件排队装置包括挡料件和排队驱动电机；挡料件与输送装置的边沿之间形成有限位通道，排队驱动电机与控制器信号连接，控制器包括处理器、存储器；存储器中存储有程序，程序被处理器运行时执行对零件排队装置进行控制的排队控制方法。本发明能够减少零件叠放情况的发生，提高混杂零件分拣操作的准确性，提高零件的分拣效率，而且，本发明对模型算法和视觉检测装置的摄像要求不高，降低了对系统资源的占用，具有较高的适用性。
主权项：1.基于深度学习的混杂零件的分拣设备，包括用于输送零件的输送装置4、视觉检测装置5、控制器；所述视觉检测装置5用于将采集到的零件的状态信息传输至控制器；其特征在于，所述输送装置4包括两个以上的输送通道41；还包括零件排队装置6，用于对混杂零件的通过数量进行限制，使得混杂零件在输送装置4上呈线性排列；所述零件排队装置6包括挡料件61和排队驱动电机；所述挡料件61与输送装置4的边沿之间形成有限位通道63，所述排队驱动电机与控制器信号连接，所述排队驱动电机用于驱动挡料件61沿垂直于零件输送的方向移动；所述控制器包括处理器、存储器；所述存储器中存储有排队控制程序，所述排队控制程序被所述处理器运行时执行以下对零件排队装置6进行控制的排队控制方法：S21、控制器根据视觉检测装置5采集的状态信息获得零件的识别结果，根据识别结果计算系统容错率和系统流量；系统容错率的计算方法是：将未识别出的零件数量与通过识别区域的零件的总数量的比值作为系统容错率；系统流量的计算方法是：将单位时间内通过识别区域的零件的总数量作为系统流量；S22、判断系统容错率是否大于容错率预设值，若是，控制器控制排队驱动电机对挡料件61的位置进行调节，使得限位通道63的宽度减小；否则，进入步骤S23；S23、判断系统流量是否小于流量预设值，若是，控制器控制排队驱动电机对挡料件61的位置进行调节，使得限位通道63的宽度增大；否则，保持限位通道63的宽度不变。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东粤桨产业科技有限公司 基于深度学习的混杂零件的分拣设备、方法
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