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2023-06-08 发布于四川
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基于图像深度学习的CRT荧光粉智能清理及品质控制方法.pdf

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一种基于图像深度学习的CRT荧光粉智能清扫及品质控制方法，基于3D结构光相机采集的图像信息建立的图像模型，用于识别和定位阴极罩卡扣，并用机械手携带工装接触夹扣、分离阴极罩与屏玻璃；机器视觉测量屏玻璃尺寸并匹配相应的清扫程序；屏玻璃清扫后的实际界面图像信息将被大量采集，用于建立神经网络分类模型；训练成熟的分类模型将被用于在线处理荧光粉清扫过程中实时采集的图像，对其清扫完成度进行评价并输出相应结果，根据判定的分类结果，决定是否重复执行清扫机械装置或完成清扫。本发明具有高效、智能、可靠性高的特点，适合

(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 CN 112861789 A (43)申请公布日 2021.05.28 (21)申请号 202110259169.9 (22)申请日 2021.03.10 (71)申请人上海交通大学地址

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