一种基于深度学习的软管空管异物检测方法

文章介绍了使用计算机视觉技术获取软管空管图像,采用一种基于深度学习的异物检测算法对软管空管进行质量检测,检测软管空管在灌装前是否存在异物的质量缺陷,从而确保软管空管的产品质量。该方法有效地降低了工业产品的误检率和漏检率,具有良好的泛化能力,已成功用于生产实际,能够准确地用于软管空管异物检测,具有一定的推广价值。

基于5G通信的云化软管空管异物视觉检测系统

本文深入研究基于5G通信的云化软管空管异物视觉检测系统,首先分析该系统的工作原理与组成,接着从检测区域分割、检测区域定位、异物识别三方面介绍该系统的图像处理。以期通过5G网络实现多个本地机器视觉检测设备与云服务器组网管理,构建软管空管异物检测的云化视觉检测系统,实现对检测设备的智能管理、远程运维等,最终保证被检测产品的质量。