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申请/专利权人：陕西科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的柱钉断裂和辊面缺陷及时诊断系统及方法，包括图像采集装置、图像处理单元、用户操作单元；所述图像采集装置用于对辊面图像进行实时采集，并传输到图像处理单元做下一步工作；所述用户操作单元用于通过目标检测算法对图像采集装置采集到的图像进行缺陷检测、分类；所述图像采集单元用于控制图像采集装置的运动，观察辊面缺陷。本发明通过系统对辊面图像进行实时采集，通过深度学习算法检测识别辊面缺陷，并对缺陷进行分类，及时通过PC端可视化界面将缺陷部分展示给用户，具有识别效率高，运行稳定，高效实用等优势。解决了仅能依靠人工且无法实时检测辊面缺陷的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的柱钉断裂和辊面缺陷及时诊断系统，其特征在于，包括图像采集装置1、图像处理单元2、用户操作单元3；所述图像采集装置1用于对辊面图像进行实时采集，并传输到图像处理单元2做下一步工作；所述图像处理单元2用于通过目标检测算法对图像采集装置1采集到的图像进行缺陷检测、分类；所述用户操作单元3用于控制图像采集装置1的运动，观察辊面缺陷。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西科技大学 一种基于深度学习的柱钉断裂和辊面缺陷及时诊断系统及方法
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