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申请/专利权人：力高(山东)新能源技术股份有限公司
摘要：本发明属于PIN针缺陷检测技术领域，具体涉及基于2D和3D图像视觉结合的PIN针缺陷诊断方法，包括采集连接器PIN针的2D图像和3D点云数据；采用基于深度学习的yolov8目标检测网络对标注后的2D图像中所述PIN针进行特征提取，生成对应每个PIN针的检测框，根据检测框的尺寸变化和检测框位置信息变化确定对应的PIN针第一缺陷特征；对3D点云数据进行等比例放大后进行标注，再输入pointpillar模型进行训练，将完成训练的pointpillar模型输出来评估PIN针第二缺陷特征；基于第一缺陷特征和第二缺陷特征确定PIN针缺陷类型。本发明利用传统的图像数据库和3D深度信息，采用多模态的方式来实现对PIN针的2D到3D全方位的质检，在诊断精度、速度、准确率、成本等方面远优于目前市场主流的诊断方法。
主权项：1.基于2D和3D图像视觉结合的PIN针缺陷诊断方法，其特征在于，所述方法包括：采集连接器PIN针的2D图像和3D点云数据；采用基于深度学习的yolov8目标检测网络对标注后的2D图像中所述PIN针进行特征提取，生成对应每个PIN针的检测框，根据检测框的尺寸变化和检测框位置信息变化确定对应的PIN针是否存在缺陷，若存在，则输出第一缺陷特征；对3D点云数据进行等比例放大后进行标注，再输入pointpillar模型进行训练，将完成训练的pointpillar模型输出来评估PIN针是否存在缺陷，若存在，则输出第二缺陷特征；基于第一缺陷特征和第二缺陷特征确定PIN针缺陷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 力高(山东)新能源技术股份有限公司 基于2D和3D图像视觉结合的PIN针缺陷诊断方法
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