[发明专利]一种制造件的孔位测量方法、装置、设备及介质在审
申请号: | 202211219184.1 | 申请日: | 2022-09-30 |
公开(公告)号: | CN115690204A | 公开(公告)日: | 2023-02-03 |
发明(设计)人: | 喻志勇;曾德标;李博;姜振喜;沈昕;高鑫;王鹏程;李卫东 | 申请(专利权)人: | 成都飞机工业(集团)有限责任公司 |
主分类号: | G06T7/73 | 分类号: | G06T7/73;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 杨子亮 |
地址: | 610092 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 制造 测量方法 装置 设备 介质 | ||
1.一种制造件的孔位测量方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标制造件图像;其中,所述目标制造件图像包括孔位区域;
将所述目标制造件图像输入识别模型中,以识别出所述目标制造件图像中的背景区域;其中,所述背景区域包括所述目标制造件图像的孔位区域;
将识别出的所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像进行等尺度映射,以使所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像的大小相等;
基于等尺度映射后的所述目标制造件图像中的背景区域,对所述目标制造件图像的孔位区域进行测量。
2.如权利要求1所述的制造件的孔位测量方法,其特征在于,在所述将所述目标制造件图像输入识别模型中,以识别出所述目标制造件图像中的背景区域的步骤之前,还包括:
获取若干历史制造件图像;其中,所述历史制造件图像包括孔位区域;
将若干所述历史制造件图像分为训练样本和测试样本;
对所述训练样本进行标注,以标识所述历史制造件图像的孔位区域;
设置架构网络的超参数;
将标注后的所述训练样本输入所述架构网络中,以对架构网络进行训练;
将所述测试样本输入训练好的所述架构网络中进行测试,以获得识别模型。
3.如权利要求2所述的制造件的孔位测量方法,其特征在于,所述对所述训练样本进行标注,以标识所述历史制造件图像的孔位区域,包括:
使圆形标注框覆盖所述历史制造件图像的孔位区域;其中,所述圆形标注框为标注系统中的标注框;
基于局部微调方法,使所述圆形标注框与所述历史制造件图像的孔位区域重合;
为所述圆形标注框内的区域与所述圆形标注框外的区域设置不同的灰度值,以标识所述历史制造件图像的孔位区域。
4.如权利要求3所述的制造件的孔位测量方法,其特征在于,所述基于局部微调方法,使所述圆形标注框与所述历史制造件图像的孔位区域重合,包括:
获得所述圆形标注框的起始微调角度;
设置所述圆形标注框的局部微调角度单位;其中,所述局部微调角度单位为所述圆形标注框每次微调时的角度;
基于所述圆形标注框的起始微调角度和所述圆形标注框的局部微调角度单元,对所述圆形标注框进行局部微调,以使所述圆形标注框与所述历史制造件图像的孔位区域重合。
5.如权利要求1所述的制造件的孔位测量方法,其特征在于,在将标注后的所述训练样本输入所述架构网络中,以对架构网络进行训练的步骤之前,还包括:
将标注后的所述训练样本进行数据增强;
所述将标注后的所述训练样本输入所述架构网络中,以对架构网络进行训练,包括:
将进行数量增强后的所述训练样本输入所述架构网络中,以对架构网络进行训练。
6.如权利要求1所述的制造件的孔位测量方法,其特征在于,在所述将识别出的所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像进行等尺度映射,以使所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像的大小相等的步骤之前,还包括:
将识别出的所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像进行加权求和融合;
所述将识别出的所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像进行等尺度映射,以使所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像的大小相等,包括:
将加权求和融合后的所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像进行等尺度映射,以使所述目标制造件图像中的背景区域与所述目标制造件图像的大小相等。
7.如权利要求1所述的制造件的孔位测量方法,其特征在于,所述基于等尺度映射后的所述目标制造件图像中的背景区域,对所述目标制造件图像的孔位区域进行测量,包括:
获得所述目标制造件图像中的孔位区域的坐标;
基于聚类方法,获得所述目标制造件图像中孔位区域的中心坐标。
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