一種用于工業(yè)零件測量的高精度圖像語義分割方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010281361.3 申請日 -
公開（公告）號 CN111488882A 公開（公告）日 2020-08-04
申請公布號 CN111488882A 申請公布日 2020-08-04
分類號 G06K9/34(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王磊;吳偉龍;周建品;李爭 申請（專利權(quán)）人 視研智能科技（廣州）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣州粵高專利商標(biāo)代理有限公司 代理人 視研智能科技（廣州）有限公司
地址 510925廣東省廣州市從化區(qū)江埔街環(huán)市東路108號C棟208房
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種用于工業(yè)零件測量的高精度圖像語義分割方法，所述方法包括：S1：構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；S2：將圖像輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行在線檢測，實(shí)現(xiàn)圖像的語義分割；其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(1)采用PSPNet作為圖像特征提取器；(2)采用幾何池化層的池化方法，來替換傳統(tǒng)的全局池化；(3)采用迭代概率圖對概率圖進(jìn)行優(yōu)化。本發(fā)明通過對目標(biāo)的幾何形狀進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模，利用幾何形狀信息對提取的目標(biāo)的邊界進(jìn)行優(yōu)化，可以顯著提高現(xiàn)有基于CNN的語義分割模型的準(zhǔn)確度和適應(yīng)性及魯棒性，相比傳統(tǒng)算法可大幅度提高邊界和細(xì)小結(jié)構(gòu)的提取精度；可以提取簡潔精確的目標(biāo)邊界。??