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申请/专利权人：浙江耐思威智能制造有限公司
摘要：本发明公开了一种薄片型陶瓷件视觉检测智能控制方法及系统，涉及智能控制相关技术领域，该方法包括：在获取薄片型陶瓷件图像，薄片型陶瓷件图像包括表面细节和基础特征，通过下采样提取一步处理特征。将一步处理特征和基础特征输入至深度学习模型中进行识别，输出薄片型陶瓷件的合格性判断，并给出相应的反馈控制指令。确定二步处理特征，基于一步处理特征、二步处理特征，进行分项矩阵化处理，得到M个单项矩阵。定位识别薄片型陶瓷件上的细微缺陷，自动更新和优化薄片型陶瓷件的质量控制阈值以及工艺参数。解决了现有技术中薄片型陶瓷件检测方法存在效率低检测结果不稳定，导致薄片型陶瓷件生产质量难以提高的技术问题。
主权项：1.一种薄片型陶瓷件视觉检测智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：在薄片型陶瓷件的生产过程中，对薄片型陶瓷件进行图像采集，获取薄片型陶瓷件图像，所述薄片型陶瓷件图像包括表面细节和基础特征；基于所述表面细节，通过下采样提取一步处理特征；将所述一步处理特征和基础特征输入至深度学习模型中进行识别，根据识别结果，输出薄片型陶瓷件的合格性判断，并给出相应的反馈控制指令；基于所述反馈控制指令，通过所述表面细节，以所述一步处理特征进行上采样提取，确定二步处理特征，所述二步处理特征包括M个处理特征；将所述一步处理特征、所述二步处理特征中的第一处理特征作为第一列中的第一项和第二项，将表面缺陷类别作为第二列中的每一项，将质量评分作为第三列中的每一项，进行分项矩阵化处理，得到M个单项矩阵，其中，所述M个单项矩阵中的每一个单项矩阵包括表面缺陷类别、质量评分；基于所述表面缺陷类别、质量评分，对所述M个单项矩阵进行深层次融合处理，定位识别薄片型陶瓷件上的细微缺陷；基于薄片型陶瓷件上的细微缺陷，自动更新和优化薄片型陶瓷件的质量控制阈值以及工艺参数。
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权利要求：
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