[发明专利]一种基于错误特征识别的贴片图像识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，包括：

获取每个贴片样本分类下对应的分类误差样本图像，基于所述分类误差样本图像生成对应的误差判别网络模型，所述误差判别网络模型输出为样本图像的误差特征；

获取贴片图像，对所述贴片图像进行初步识别确定对应的贴片分类，将所述贴片图像输入至和所述贴片分类关联的误差判别网络模型，输出识别结果特征；

确定所述识别结果特征和所述误差特征的匹配度，根据所述匹配度输出对应的贴片检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，所述获取每个贴片样本分类下对应的分类误差样本图像，包括：

获取每个贴片样本分类下的样本图像组；

对所述样本图像组中的每个样本图像进行标定处理得到对应的分类误差样本图像。

3.根据权利要求2所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，在获取每个贴片样本分类下对应的分类误差样本图像之前，还包括：

根据贴片类型、工序特征进行贴片样本分类。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，所述误差判别网络模型包括FPN网络模型，相应的，将所述贴片图像输入至和所述贴片分类关联的误差判别网络模型，输出识别结果特征，包括：

将所述贴片图像输入至和所述贴片分类关联的误差判别网络模型，生成和所述贴片图像关联的高层特征以及底层特征；

将所述高层特征以及所述底层特征进行融合输出识别结果特征。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，所述误差判别网络模型包括SPP网络模型，相应的，将所述贴片图像输入至和所述贴片分类关联的误差判别网络模型，输出识别结果特征，包括：

通过所述SPP网络模型将所述贴片图像在第一层级和第二层级进行图像分割；对分割后的图像进行局部特征识别，进行局部特征融合输出识别结果特征。

6.根据权利要求1所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，所述确定所述识别结果特征和所述误差特征的匹配度，包括：

通过尺度不变特征变换匹配算法确定所述识别结果特征和所述误差特征的匹配度。

7.根据权利要求6所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法，其特征在于，所述通过尺度不变特征变换匹配算法确定所述识别结果特征和所述误差特征的匹配度，包括：

确定识别结果特征和所述误差特征的关键点，所述关键点包括位置、尺度以及方向；

为每个关键点建立描述符，通过一组向量进行关键点表示，所述描述符包括使用在关键点尺度空间内4*4的窗口中计算的8个方向的梯度信息，共4*4*8＝128维向量表征；

计算识别结果特征以及误差特征的关键点的匹配度值。

8.一种基于错误特征识别的贴片图像识别装置，其特征在于，包括：

模型生成模块，用于获取每个贴片样本分类下对应的分类误差样本图像，基于所述分类误差样本图像生成对应的误差判别网络模型，所述误差判别网络模型输出为样本图像的误差特征；

结果特征输出模块，用于获取贴片图像，对所述贴片图像进行初步识别确定对应的贴片分类，将所述贴片图像输入至和所述贴片分类关联的误差判别网络模型，输出识别结果特征；

检测结果生成模块，用于确定所述识别结果特征和所述误差特征的匹配度，根据所述匹配度输出对应的贴片检测结果。

9.一种基于错误特征识别的贴片图像识别设备，其特征在于，包括：

存储器以及一个或多个处理器；

所述存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一所述的基于错误特征识别的贴片图像识别方法。