[发明专利]料件重量百分比的获取方法、设备、装置及存储介质

权利要求书

1.一种料件重量百分比的获取方法，其特征在于，所述获取料件重量百分比的方法包括：

获取料件集合的图像数据集；

基于所述料件集合的图像数据集得到所述料件集合的面积百分比信息，所述料件集合的面积百分比信息包括所述料件集合中不同种类料件各自占的面积百分比；

将所述料件集合的面积百分比信息输入至重量百分比预测模型中，对所述料件集合的面积百分比信息进行重量百分比预测处理，得到所述料件集合的重量百分比信息预测结果，所述料件集合的重量百分比信息的预测结果包括所述料件集合中不同种类料件各自占的重量百分比预测结果；

其中，所述重量百分比预测模型是基于具有重量百分比信息和面积百分比信息的料件集合的训练数据对预设的映射模型进行迭代训练后得到的；

利用所述料件集合的重量百分比信息预测结果，确定与所述料件集合的重量百分比信息预测结果相关的所述料件集合的至少一种关联信息。

2.如权利要求1所述的料件重量百分比的获取方法，其特征在于，将所述料件集合的面积百分比信息输入至重量百分比预测模型中的步骤之前，包括：

获取训练数据集合，所述训练数据集合的每一组训练数据对应一个料件集合，且该组训练数据包括该组训练数据对应的料件集合的重量百分比信息和面积百分比信息；

基于所述训练数据集合确定所述映射模型模型参数；

基于所述训练数据集合和所述模型参数对所述映射模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的模型参数的所述重量百分比预测模型。

3.如权利要求2所述的料件重量百分比的获取方法，其特征在于，所述基于所述训练数据集合和所述模型参数对所述映射模型进行迭代训练，得到具有满足精度条件的模型参数的所述重量百分比预测模型的步骤，包括：

将所述训练数据集合的每一组训练数据的面积百分比信息输入至所述映射模型；

利用所述映射模型基于所述训练数据集合的每一组训练数据的面积百分比信息和所述模型参数得到所述训练数据集合的每一组训练数据的重量百分比信息训练预测结果；

将所述训练数据集合的每一组训练数据的重量百分比信息训练预测结果与所述训练数据集合的每一组训练数据的重量百分比信息对应进行差异计算，得到训练误差结果；

判断所述训练误差结果是否满足预设误差阈值范围指示的误差标准；

如果所述训练误差结果未满足所述预设误差阈值范围指示的误差标准，则更新所述映射模型当前的模型参数，并返回所述利用所述映射模型基于所述训练数据集合的每一组训练数据的面积百分比信息和所述模型参数得到所述训练数据集合的每一组训练数据的重量百分比信息训练预测结果的步骤，直到所述训练误差结果满足所述预设误差阈值范围指示的误差标准后停止训练；

将停止训练的所述映射模型作为具有满足精度条件的模型参数的所述重量百分比预测模型。

4.如权利要求3所述的料件重量百分比的获取方法，其特征在于，所述训练误差结果包括均方误差结果，所述预设误差阈值范围包括预设均方误差阈值范围，所述判断所述训练误差结果是否满足预设误差阈值范围指示的误差标准包括：判断所述均方误差结果是否小于预设均方误差阈值范围。

5.如权利要求2所述的料件重量百分比的获取方法，其特征在于，所述模型参数的确定依据包括：不同种类料件的密度属性、形状属性、颜色属性中的至少一种。