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一种炭粉中玻璃颗粒的智能识别与拣选系统及方法 

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申请/专利权人:长春理工大学

摘要:本发明公开了一种炭粉中玻璃颗粒的智能识别与拣选系统及方法,本发明将经摆振处理减小随机性后的样品混合物铺在工作平台后,根据视觉识别定位的方式,获取在平面内玻璃颗粒信息,再进行后续的定位吸附工作,实现了基本拣选分离的同时,可以实现低成本、高效的完成整体的拣选工作,经过本发明进行拣选后,碳粉中的玻璃颗粒平面面积占比能够降至3%以下。

主权项:1.一种炭粉中玻璃颗粒的智能识别与拣选系统,包括机架,其特征在于,所述机架顶端一侧固定有滚珠丝杠直线导轨滑台,所述滚珠丝杠直线导轨滑台的滑块上固定有安装板,所述安装板两端分别固定有工作平台,滚珠丝杠直线导轨滑台内侧的机架上固定有与滚珠丝杠直线导轨滑台平行的X轴运动滑台,所述X轴运动滑台的滑块上垂直连接有Z轴运动滑台,Z轴运动滑台的滑块上垂直连接有Y轴运动滑台,Y轴运动滑台的滑块上固定有吸附管路,吸附管路的前端安装有吸附头,吸附管路的后端与套接于吸附管路二前端内,吸附管路二后端固定连接到负压收集箱,负压收集箱固定在机架另一侧;X轴运动滑台一端的机架上固定有第二Z轴运动滑台,第二Z轴运动滑台的滑块上固定有水平布置的横梁,所述横梁一端位于工作平台的上方,所述横梁一端的一侧固定有工业相机、另一侧固定有照明灯光;机架底部固定有控制器;所述滚珠丝杠直线导轨滑台、X轴运动滑台、Y轴运动滑台、Z轴运动滑台、负压收集箱、工业相机均与控制器电连接,且控制器内存储有利用小目标检测模块以及CBAM注意力机制对YOLOv5的网络进行优化得到的玻璃颗粒识别模型,并对玻璃颗粒识别模型进行训练得到的训练好的玻璃颗粒识别模型,以及吸附拣选时的坐标定位算法。

全文数据:

权利要求:

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