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专利摘要

本实用新型公开了一种基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统,包括:物料分级筛、分料器、第一输送带、视觉识别装置、GPU服务器、控制装置和动作执行装置,物料分级筛位于第一输送带的首端,第一输送带上沿物料传送的方向依次设置分料器、视觉识别装置,动作执行装置设置在第一输送带的尾端;视觉识别装置通过GPU与控制装置相连,视觉识别装置对第一输送带上的物料进行特征信息和空间位置信息进行快速采集,传输至GPU服务器,控制装置与动作执行装置相连,控制所述动作执行装置动作。
本实用新型通过卷积神经网络与深度学习加视觉识别分选物料,整体效率高,智能化程度高。

专利状态

基础信息

专利号
CN201921847930.5
申请日
2019-10-30
公开日
2020-09-18
公开号
CN211515231U
主分类号
/B/B07/ 作业;运输
标准类别
将固体从固体中分离;分选
批准发布部门
国家知识产权局
专利状态
有效专利

发明人

唐小青

申请人

唐小青

申请人地址

100000 北京市海淀区颐和园路5号北京大学软件与微电子学院14级研究室宿舍

专利摘要

本实用新型公开了一种基于卷积神经网络与深度学习的视觉识别分选物料系统,包括:物料分级筛、分料器、第一输送带、视觉识别装置、GPU服务器、控制装置和动作执行装置,物料分级筛位于第一输送带的首端,第一输送带上沿物料传送的方向依次设置分料器、视觉识别装置,动作执行装置设置在第一输送带的尾端;视觉识别装置通过GPU与控制装置相连,视觉识别装置对第一输送带上的物料进行特征信息和空间位置信息进行快速采集,传输至GPU服务器,控制装置与动作执行装置相连,控制所述动作执行装置动作。
本实用新型通过卷积神经网络与深度学习加视觉识别分选物料,整体效率高,智能化程度高。

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