[发明专利]零件识别管理方法及装置

权利要求书

1.一种零件识别管理方法，其特征在于，包括：

获取包含待识别零件的目标图片；

通过预先训练的零件识别模型对所述目标图片进行识别，得到所述待识别零件的零件名称；所述零件识别模型为神经网络模型；

根据所述零件名称从预先建立的零件仓储数据库中获得所述待识别零件的零件信息；所述零件仓储数据库中记录仓库中各个零件种类对应的零件信息；

根据所述待识别零件的零件信息在仓库中对所述待识别零件进行管理；

在得到所述待识别零件的零件名称后，还包括：

在一预设的近似零件数据库中进行搜索，判断所述零件名称是否存在于所述近似零件数据库中；所述近似零件数据库中记录有相似零件之间的区别特征；

如果是，从所述近似零件数据库中确定所述待识别零件与相似零件的区别特征，并提示用户拍摄所述待识别零件的所述区别特征的部位进行二次识别。

2.如权利要求1所述的零件识别管理方法，其特征在于，所述神经网络模型为卷积神经网络模型或深度残差网络模型。

3.如权利要求1所述的零件识别管理方法，其特征在于，所述零件仓储数据库中存储有各个零件的零件名称、库存数量、产品信息和使用说明。

4.如权利要求1所述的零件识别管理方法，其特征在于，所述零件识别模型部署在客户端，所述客户端设置有摄像头以获取包含所述待识别零件的目标图片，所述零件仓储数据库设置在服务器端，所述客户端与所述服务器端连接；

所述客户端通过所述零件识别模型对所述目标图片进行识别，得到所述待识别零件的零件名称，并访问所述服务器端的所述零件仓储数据库，根据所述零件名称从所述零件仓储数据库中获得所述待识别零件的零件信息，再根据所述零件信息在仓库中对所述待识别零件进行管理。

5.如权利要求1所述的零件识别管理方法，其特征在于，所述零件识别模型和所述零件仓储数据库部署在服务器端；

所述目标图片通过客户端获取，所述客户端部署有预先训练的区域识别模型；

所述客户端通过所述区域识别模型从所述目标图片中识别出零件区域，并对所述零件区域进行切片，将切片后的所述零件区域发送给所述服务器端进行识别。

6.如权利要求5所述的零件识别管理方法，其特征在于，

当所述零件区域占所述目标图片的比例超过第一预设阈值时，若所述目标图片的大小不超过第二预设阈值，则直接将所述目标图片发送给所述服务器端进行识别，否则将所述目标图片进行压缩处理，再将压缩后的所述目标图片发送给所述服务器端进行识别；或

当切片后的所述零件区域的大小超过第二预设阈值时，对切片后的所述零件区域进行压缩处理，并将压缩后的所述零件区域发送给所述服务器端。

7.如权利要求1所述的零件识别管理方法，其特征在于，当所述目标图片中所述待识别零件刻有字符信息时，所述方法还包括：

通过所述零件识别模型对所述目标图片进行识别，得到所述字符信息所在的字符区域，再通过预先训练的字符识别模型对所述字符区域进行识别，得到所述字符信息；所述字符识别模型为神经网络模型；

将所述字符信息与从零件仓储数据库中获得的所述待识别零件的零件信息进行比较，验证获得到的所述待识别零件的零件信息是否确实为所述待识别零件对应的零件信息，同时根据所述字符信息确定所述待识别零件的具体规格型号。