[发明专利]一种识别缺陷不确定性的方法和系统在审
| 申请号： | 202111218757.4 | 申请日： | 2021-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN113947581A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 王亮;李进峰 | 申请（专利权）人： | 上海望繁信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京喆翙知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 曹利华 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区中国（上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 识别 缺陷 不确定性 方法 系统 | ||
1.一种识别缺陷不确定性的方法，其特征在于，所述识别缺陷不确定性的方法包括以下步骤：
步骤一：区域热点图生成；
步骤二：区域加强型图片分类；
步骤三：图片分类建立模型；
步骤四：对图片进行预处理；
步骤五：输出图片分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种识别缺陷不确定性的方法，其特征在于：所述步骤二中区域加强型图片分类通过图像识别算法对训练集图片进行模型训练，每一组训练集数据包括当前图片作为主输入和所有当前缺陷类别图片(N张)所合成的辅助输入，每张图片有RGB三个通道组成共计3+3N的输入数据进行分类。
3.根据权利要求1所述的一种识别缺陷不确定性的方法，其特征在于：所述步骤三中图片分类建立模型具体为通过输出每个缺陷类型都有的3+3N渠道的图片合集通过人工智能驱动分类算法建立模型，以输出一个图片分类模型。
4.根据权利要求3所述的一种识别缺陷不确定性的方法，其特征在于：所述步骤四中图片的预处理通过合并热点图的方法将图片预处理，合并3N渠道的热点图，且结合图片分类模型输出图片分类结果。
5.一种如权利要求1所述的识别缺陷不确定性的方法的操作系统，其特征在于，包括：
区域性热点图生成引擎，所述区域性热点图生成引擎中输入N张有标记的特定缺陷类型图片；
区域加强型图片分类引擎，所述区域加强型图片分类引擎连接在区域性热点图生成引擎下层；
图片分类引擎，所述图片分类引擎通过人工智能驱动图片分类算法建立模型；
热点图合并预处理引擎，所述热点图合并预处理引擎对图片预处理并合并3N渠道的热点图。
6.根据权利要求5所述的一种识别缺陷不确定性的系统，其特征在于：所述区域性热点图生成引擎输出每个缺陷类型的3N个渠道热点图。
7.根据权利要求5所述的一种识别缺陷不确定性的系统，其特征在于：所述区域加强型图片分类引擎是将原始的3个渠道图片和3N个渠道生成热点图图片进行合成。
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