[发明专利]一种部件损伤程度的确定方法、装置及设备

权利要求书

1.一种部件损伤程度的确定方法，其特征在于，预先利用目标部件图像对图像识别模型进行训练，所述目标部件图像中包括目标部件，所述目标部件为无损部件；

所述方法包括：

获取待检测部件图像，所述待检测部件图像中包括待检测部件；

将所述待检测部件图像输入所述图像识别模型，得到所述待检测部件为所述目标部件的识别概率；

根据所述识别概率确定所述待检测部件的损伤程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先利用目标部件图像对图像识别模型进行训练，包括：

预先获取目标部件图像；

对所述目标部件图像进行边缘检测，提取所述目标部件图像的轮廓特征，形成目标轮廓图像；

利用所述目标轮廓图像对图像识别模型进行训练；

所述将所述待检测部件图像输入所述图像识别模型，包括：

对所述待检测部件图像进行边缘检测，提取所述待检测部件图像的轮廓特征，形成部件轮廓图像；

将所述部件轮廓图像输入所述图像识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标部件图像为彩色图像；所述对所述目标部件图像进行边缘检测，包括：

将所述目标部件图像进行灰度化处理，对处理后的所述目标部件图像进行边缘检测；

和/或，

所述待检测部件图像为彩色图像，所述对所述待检测部件图像进行边缘检测，包括：

将所述待检测部件图像进行灰度化处理，对处理后的所述待检测部件图像进行边缘检测。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标轮廓图像对图像识别模型进行训练，包括：

将所述目标轮廓图像中，大于或等于第一预设灰度阈值的灰度替换为第一预设灰度，得到增强目标图像，

利用所述增强目标图像对图像识别模型进行训练；

和/或，

所述将所述部件轮廓图像输入所述图像识别模型，包括：

将所述部件轮廓图像中，大于或等于第二预设灰度阈值的灰度替换为第二预设灰度，得到增强部件图像，

将所述增强部件图像输入所述图像识别模型。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测部件图像输入所述图像识别模型，得到所述待检测部件为所述目标部件的识别概率，包括：

在所述待检测部件图像中确定多个待检测区域，根据所述多个待检测区域形成多个待检测区域图像，所述多个待检测区域位于所述待检测部件图像中的不同位置；

将多个所述待检测区域图像输入所述图像识别模型，分别得到多个所述待检测区域图像中的待检测部件为所述目标部件的区域概率；

将所述区域概率中的最大值确定为识别概率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标部件图像为多个，多个所述目标部件图像对应不同目标部件，所述目标部件图像携带有目标部件标识，不同目标部件对应的目标部件标识不同，所述预先利用目标部件图像对图像识别模型进行训练，包括：

预先利用携带有目标部件标识的目标部件图像对图像识别模型进行训练；

所述待检测部件图像携带有待检测部件标识，所述将所述待检测部件图像输入所述图像识别模型，得到所述待检测部件为所述目标部件的识别概率，包括：

将所述携带有待检测部件标识的待检测部件图像输入所述图像识别模型，得到所述待检测部件为其目标部件标识与所述待检测部件标识相同的目标部件的识别概率。