一種基于深度學習的連接件剖面圖像自動分割方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111224198.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113971676A 公開（公告）日 2022-01-25
申請公布號 CN113971676A 申請公布日 2022-01-25
分類號 G06T7/11（2017.01）I;G06T7/73（2017.01）I;G06T5/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 仝超;黃理;趙海龍;陳秋任;李鉬石;劉釗;方宇東;談俊;胡曉雅;黃詩堯;包祖國;韓維建 申請（專利權(quán)）人 集萃新材料研發(fā)有限公司
代理機構(gòu) 南京智造力知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 汪芬
地址 215132江蘇省鎮(zhèn)江市相城區(qū)青龍港路286號1號樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的連接件剖面圖像自動分割方法，針對輕量化連接工藝，收集連接件的剖面圖像作為樣本圖像，對每一張樣本圖像通過標注工具進行標注，標注出圖像中不同板材、緊固件及其它關(guān)注區(qū)域位置，生成標注后樣本圖像對應的掩碼圖像及文本文件，并將其與原圖一起作為訓練樣本；將訓練樣本進行圖像增強處理，并生成對應的掩碼圖像及文本文件；選擇或搭建基于圖像實例分割的深度學習模型；針對選擇或搭建的深度學習網(wǎng)絡模型進行訓練環(huán)境的搭建；設置深度學習網(wǎng)絡模型的訓練參數(shù)；將訓練樣本加入深度學習網(wǎng)絡模型進行訓練，訓練完成后得到的深度學習模型用于連接件的剖面圖像自動分割。