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摘要：本发明公开了基于深度学习的反光膜缺陷检测系统及缺陷识别方法，涉及工业自动化技术领域。本发明实现了反光膜表面缺陷检测的智能化，代替人工操作的繁琐，可实现自动识别反光膜表面缺陷并检测，无需人工判别，且工作效率高，相比传统人工检测与判别，一人可同时操作多台机器人进行自动检测，解决了反光膜表面检测效率低下的问题，满足了道路交通反光膜的需求，显著提升了夜间行车的安全性，且实现了对反光膜表面检测的实时性，通过实时处理图片并精准判别反光膜的状态，能够即时发现并预警任何潜在的问题，且通过图像识别系统，能够实时捕捉并分析反光膜表面的缺陷，针对识别出的缺陷位置信息进行数据处理，自动生成最优化裁剪方案。
主权项：1.基于深度学习的反光膜缺陷检测系统，其特征在于：包括反光膜引导结构、检测控制组件和四组图像采集模块；所述反光膜引导结构包括两个传送轮和一个传送带，所述传送轮的外侧设置有传送带，所述反光膜引导结构用于带动反光膜移动；所述检测控制组件包括编码器、PLC和台式主机，所述台式主机中搭载有检测软件；所述图像采集模块包括面阵CCD相机与配套工业镜头；所述反光膜缺陷检测系统的识别方法采用YOLOV8-DEW算法检测模型。
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百度查询： 重庆理工大学 重庆复源新材料科技有限公司 基于深度学习的反光膜缺陷检测系统及缺陷识别方法
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