[发明专利]用于匹配目标涂层的颜色和外观的系统和方法在审
申请号: | 202011636892.6 | 申请日: | 2020-12-31 |
公开(公告)号: | CN113128546A | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 拉里·E·斯蒂恩胡克;多米尼克·V·波埃里奥 | 申请(专利权)人: | 艾仕得涂料系统有限责任公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 刘雯鑫;侯艳超 |
地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 匹配 目标 涂层 颜色 外观 系统 方法 | ||
1.一种用于匹配目标涂层的系统,包括:
存储装置,其用于存储指令;
一个或更多个数据处理器,其被配置成执行指令以:
接收所述目标涂层的目标图像,其中,所述目标图像包括目标图像数据;
对所述目标图像数据应用特征提取分析处理以确定目标图像特征,其中,所述特征提取分析处理包括将所述目标图像划分为包含多个目标像素的子图像,其中,子图像包括单个片或不包括片;
确定所述子图像的目标像素特征,以及
应用机器学习模型以使用所确定的目标像素特征来识别在所述目标涂层中存在的一种或更多种类型的片。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,确定所述子图像的目标像素特征包括基于预定颜色属性生成累积分布统计数据。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成应用所述特征提取分析处理,其中,所述特征提取分析处理确定所述目标图像的各个目标像素的L*a*b*颜色坐标中的一个或更多个、所述目标图像的整体图像颜色熵等。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成执行指令以检索数学模型,所述数学模型用于确定计算的匹配样本图像。
5.根据权利要求4所述的系统,其中,所述数学模型是机器学习模型。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成确定与计算的匹配样本图像对应的涂料配方。
7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成确定与计算的匹配样本图像对应的多个涂料配方,其中,所述多个涂料配方包括不同等级的涂料。
8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成接收所述目标涂层的所述目标图像数据,其中,所述目标图像数据与相对于成像装置具有不同的光角度的所述目标涂层的多个图像相关联。
9.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成接收所述目标涂层的所述目标图像数据,其中,所述目标图像数据与具有不同的放大率的所述目标涂层的多个图像相关联。
10.根据权利要求1所述的系统,其中,所述目标涂层是金属涂层、珠光涂层或其组合。
11.一种匹配目标涂层的方法,包括:
通过一个或更多个数据处理器接收所述目标涂层的目标图像,其中,所述目标图像包括目标图像数据;
通过所述一个或更多个数据处理器对所述目标图像数据应用特征提取分析处理以确定目标图像特征,其中,所述特征提取分析处理包括将所述目标图像划分为包含多个目标像素的子图像,其中,子图像包括单个片或不包括片;
通过所述一个或更多个数据处理器确定所述子图像的目标像素特征,以及
通过所述一个或更多个数据处理器应用机器学习模型以使用所确定的目标像素特征来识别在所述目标涂层中存在的一种或更多种类型的片。
12.根据权利要求11所述的方法,其中,确定所述子图像的目标像素特征包括基于预定颜色属性生成累积分布统计数据。
13.根据权利要求11所述的方法,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成应用所述特征提取分析处理,其中,所述特征提取分析处理确定所述目标图像的各个目标像素的L*a*b*颜色坐标中的一个或更多个、所述目标图像的整体图像颜色熵等。
14.根据权利要求11所述的方法,其中,所述一个或更多个数据处理器被配置成执行指令以检索数学模型,所述数学模型用于确定计算的匹配样本图像。
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