浙江久立金属材料研究院有限公司

该数据基于机器视觉识别技术，对φ60mm以内钢管外表面各类缺陷进行实时检测、识别和分类判定；与传统目测方式相比更加准确地判断钢管缺陷，保证钢管质量，避免使用时因钢管质量瑕疵而出现的安全隐患；根据缺陷的检验结果，可以进一步的优化和改进钢管产品的研发，也是消费者在产品选型与购买时重要参考依据。1、数据采集来源：进行图像数据采集，通过工业相机和镜头采集图像数据，利用SDK接口获取图像帧信息，将数据信息进行清洗和筛选，避免极端误差信息影响分析；2、数据处理：利用图像预处理形成图像特征数据，训练样本数据，通过特征识别算法进行训练，形成特征样本，生成智能样本数据模型，将凹坑，裂纹，划伤，折叠数量进行多层次数据训练，使模型更加精确，利用神经网络和SVM算法来进行缺陷识别、判定和分类，缺陷分类判定准确率依托数据，进行长期持续性记录，从而反哺数据模型。