(19)中华 人民共和国 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 202111636449.3 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 北京智立质升科技有限责任公司 地址 100023 北京市大兴区经济技 术开发 区经海四路25号院16号楼4层 (72)发明人 许嘉祺　陈启跃　胡超骏　 (74)专利代理 机构 北京弘权知识产权代理有限 公司 11363 代理人 逯长明　许伟群 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/147(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种应用 于工业生产的缺陷样本图像采集 装置 (57)摘要 本申请涉及用 于训练深度学习机器视觉模 型中图像数据集采集技术领域， 提供一种应用于 工业生产的缺陷样本图像采集装置， 通过在离线 状态下非实时地对缺陷图像数据进行采集， 以解 决在线采集缺陷图像数据困难的问题。 本申请提 供的柔性数据采集台架， 是一台低成本模拟生产 工位， 可抽象模拟、 仿真各种检测任务的不同生 产线， 集中采集缺陷图像数据。 而且， 本申请中缺 陷图像数据可来自于历史人工检测出的缺陷样 本留样， 也可以是其他检测手段在检测过程中剔 除的样本， 本申请能大大降低缺陷图像数据的采 集难度， 减少样本采集时间。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 114399473 A 2022.04.26 CN 114399473 A 1.一种应用于 工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特 征在于， 包括： 柔性模拟工位模块， 用于模拟实际生产线上的缺陷样本图像采集装置的目标安装工 位； 数据采集模块， 设置 于所述柔性模拟工位模块上， 用于 离线采集 缺陷样本图像信息； 数据处理模块， 用于对离线采集的缺陷样本图像信息进行处理， 获得处理数据， 以及存 储所述处 理数据； 控制模块， 与所述数据采集模块和所述数据处理模块信号连接， 用于控制所述数据采 集模块和所述数据处 理模块的运行。 2.根据权利要求1所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述控制模块 集成于所述数据处 理模块。 3.根据权利要求1所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述数据采集模块包含可调节支架和图像采集传感器， 所述图像采集传感器通过所述可调 节支架安装在所述 柔性模拟工位模块上， 可进行全方位多维度调节。 4.根据权利要求3所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述数据采集模块还可用于在线采集实时缺陷样本图像信息 。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述的一种应用于工业生产的缺陷样本 图像采集装置， 其 特征在于， 所述缺陷样本图像采集装置设置在柔性数据采集台架上， 所述柔性数据采集台 架用于抽象模拟实际生产线上的用于采集缺陷样本图像的所有装置的目标安装工位及环 境。 6.根据权利要求5所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述柔性数据采集台架还 包括可调光源、 多维可调夹具和台架框架； 所述可调光源， 用于对目标检测物进行打光照明； 所述多维可调夹具， 用于 夹持缺陷样本， 并可进行多维度调节； 所述台架框架， 用于承载 所述柔性数据采集台架的所有装置 。 7.根据权利要求6所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述台架框架可移动， 并可沿轴向和径向进行扩展。 8.根据权利要求7所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述柔性数据采集台架通过积木式组合在一起， 可任意改变组合方式， 以模拟不同的生产 工位及环境。 9.根据权利要求1所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在于， 所述缺陷样本图像包括可 见光图像、 红外线图像和紫外线图像。 10.根据权利要求9所述的一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 其特征在 于， 所述缺陷样本图像采集装置还包括数据标注模块， 用于对采集到的缺陷样本图像进行 数据标注。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114399473 A 2一种应用于工 业生产的缺陷样本图像采集装 置 技术领域 [0001]本申请涉及图像数据集采集技术领域， 尤其涉及 一种应用于工业生产的缺陷样本 图像采集装置 。 背景技术 [0002]在工业生产中， 基于机器视觉 的质量检测， 是一种新型的基于人工智能的先进检 测手段， 能够代替人工检测缺陷， 是提高生产效率、 减少劳动力、 降低人工劳动强度和保证 产品质量的重要措施。 但是， 基于机器视觉的质量检测方法主要通过采集大量的目标缺陷 图像数据， 通过深度学习模 型进行训练后， 获得较为准确的机器视觉模型， 再将训练好的机 器视觉模型应用到 工业生产线中。 [0003]传统的缺陷数据采集方法通常需要在生产线中加装采集图像设备， 并在缺陷产生 时对缺陷部分进行拍照， 从而获得目标缺陷图像数据。 然而， 在实际工业生产中， 缺陷品的 产生通常是少量的、 不连续的， 因此难以预测缺陷何 时产生， 难以利用传统的缺陷数据采集 方法对缺陷图像数据进 行采集， 也难以获得大量的缺陷样 本。 这种情况下， 如果依然采用传 统的缺陷数据采集方法， 则需要投入大量的时间成本和人力成本 。 [0004]目前， 现有技术中依然大多采用在生产线增加图像采集模块等方式， 在线完成图 像数据采集工作， 且主要通过人工故意制 造某些缺陷类型 的样本， 或通过其他质量检测手 段发现缺陷样本后通知图像采集模块， 进 行图像数据采集。 但是， 上述方案难以应用到工业 生产场景中， 无法有针对性地、 高效率地采集随机产生的缺陷图像信息， 在数据收集便利性 和及时性上存在很大局限性。 发明内容 [0005]为了克服现有技术的不足， 解决现有技术中无法有针对性地、 高效率地采集随机 产生的缺陷图像信息， 在数据收集便利性和及时性上有着很大局限性的问题， 本申请旨在 提供一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 能够在离线状态下， 非实时地对缺陷 图像数据进行采集， 并且能够能大 大降低缺陷样本采集难度， 减少样本采集时间。 [0006]为了实现上述目的， 本申请提供一种应用于工业生产的缺陷样本图像采集装置， 具体包括： [0007]柔性模拟工位模块， 用于模拟实际生产线上的缺陷样本图像采集装置的目标安装 工位。 [0008]数据采集模块， 设置于所述柔性模拟工位模块上， 用于离线采集缺陷样本图像信 息。 [0009]数据处理模块， 用于对离线采集的缺陷样本图像信息进行处理， 获得处理数据， 以 及存储所述处 理数据。 [0010]控制模块， 与所述数据采集模块和所述数据处理模块信号连接， 用于控制 所述数 据采集模块和所述数据处 理模块的运行。说　明　书 1/5 页 3 CN 114399473 A 3