(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221020485 0.8 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人 上海精密计量测试研究所 地址 201109 上海市闵行区元江路38 88号 (72)发明人 马超　武博　汪伟岚　王凌　潘莹　 (74)专利代理 机构 上海航天局专利中心 31 107 专利代理师 施颖杰 (51)Int.Cl. G06V 20/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) G06V 30/19(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/147(2022.01) (54)发明名称 一种基于图像识别的元器件数量识别及混 批检测系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于图像识别的元器件 数量识别及混批检测系统， 包括： 振动台、 传输 带、 限高器、 玻璃转台、 摄像头、 料盒、 送料推杆、 麦克风、 电源开关、 工控机； 用户将元器件放置入 振动台， 振动台通过振动逐步将元器件振入传输 带， 传输带与玻璃转台同步步进； 通过传输运动 将元器件传入玻璃转台； 传输带上安装有限高 器， 限高器能二次限制元器件不可叠放、 竖放； 元 器件进入玻璃 转台后， 上下摄像头拍摄元器件表 面， 并获取元器件信息； 当发现同一画幅下元器 件的批次信息不一致时， 工控机标注错误元器 件； 当检测完成后， 通过送料推杆将玻璃盘上的 元器件扫入 料盒。 本发明解决了当前元器件基础 信息人工分拣工作量大、 分拣周期长、 可靠性下 降等问题。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 114973223 A 2022.08.30 CN 114973223 A 1.一种基于 图像识别的元器件数量识别及混批检测系统， 其特征在于， 包括： 振动台、 传输带、 限高器、 玻璃转台、 摄 像头、 料盒、 送料推杆、 麦克风、 电源开关、 工控机； 所述工控机用于控制系统的启停及运动， 以及查看元器件的检测状态； 所述麦克风用于用户进行语音指令控制， 控制系统的启停及运动； 所述电源开关用于控制系统的启停及运动； 用户将元器件放置入振动台， 振动台通过振动逐步将元器件振入传输带， 传输带与玻 璃转台同步步进； 通过传输运动 将元器件传 入玻璃转台； 传输带上安装有限高器， 限高器能 二次限制元器件不可叠放、 竖放， 确保通过传输带的元器件平铺， 表面可完全呈现在玻璃 转 台上； 元器件进入玻璃转台后， 上下摄像头拍摄元器件表面， 并获取元器件信息； 当发现同 一画幅下元器件的批次信息不一致时， 工控机标注错误元器件； 当检测完成后， 通过送料推 杆将玻璃盘上的元器件扫入料盒。 2.如权利要求1所述的一种基于图像识别的元器件数量识别及混批检测系统， 其特征 在于， 还包括光电传感器， 用于识别玻璃转台上 是否还有残余的元器件。 3.如权利要求1所述的一种基于图像识别的元器件数量识别及混批检测系统， 其特征 在于， 所述摄 像头具有变焦功能。 4.如权利要求1所述的一种基于图像识别的元器件数量识别及混批检测系统， 其特征 在于， 所述元器件信息包括： 表面信息、 数量信息、 批次信息 。 5.采用如权利要求1 ‑4任一所述的基于图像识别的元器件数量识别及混批检测系统的 机器学习方法， 其特 征在于， 包括 步骤如下： 步骤一、 放置元器件： 将被检或预学习的元器件放置入玻璃台， 放置的元器件可随意平 铺摆放， 但不可叠放； 步骤二、 图像轮廓识别： 通过摄像头抓取玻璃台上的摆放的元器件， 并对元器件进行最 小外切矩形分割， 将元器件图像分割为 一个个最小外切矩形， 计算外切矩形周长； 步骤三、 参数配置： 通过外协矩形周长， 由人工配置对应摄像头的变焦范围， 并记录相 关的参数， 使摄 像头能清晰拍摄元器件表面文字； 步骤四、 特 征标注： 将元器件的分类及规格进行 标注， 作为机器学习的素 材； 步骤五、 机器学习： 将所有的标注好的图片与标注信息进行机器学习， 通过机器学习输 出对应的图像识别模型， 模型能输出 元器件的种类、 规格信息； 步骤六、 参数应用： 通过元器件的矩形周长， 自动配置对应的摄像头焦距、 曝光度、 参数 使摄像头能自动识别不同大小的元器件。 6.采用如权利要求1 ‑4任一所述的基于图像识别的元器件数量识别及混批检测系统的 检测方法， 其特 征在于， 包括 步骤如下： 步骤一、 放置元器件： 将被检或预学习的元器件放置入玻璃台， 放置的元器件可随意平 铺摆放， 但不可叠放； 步骤二、 图像轮廓识别： 通过摄像头抓取玻璃台上的摆放的元器件， 并对元器件进行最 小外切矩形分割， 将元器件图像分割为 一个个最小外切矩形， 计算外切矩形周长； 步骤三、 机器视觉识别： 通过机器学习模型， 识别摄像头画幅范围内所有的元器件对应 种类、 规格信息； 步骤四、 元器件OCR识别： 通过OCR技术识别元器件表面批次文字信息， 并比对画幅范围权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973223 A 2内元器件的批次信息是否一 致； 步骤五、 识别结果标注： 将识别后的结果用不同颜色的矩形框表示。 7.如权利要求6所述的一种基于图像识别的元器件数量识别及 混批检测系统 的检测方 法， 其特征在于， 所述步骤五中， 将识别后的结果用绿色、 红色、 蓝色三个颜色的矩形框表 示， 蓝色是指未采集到有效表 面信息， 绿色是大多 数元器件的表面信息， 红色是不一致元器 件的表面信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973223 A 3