[发明专利]孔槽识别检测方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种孔槽识别检测方法，其特征在于，包括如下的步骤：

获取待测图像；

建立第一标准数据库和第二标准数据库；

利用所述第一标准数据库识别获取所述待测图像中单个孔槽的基本信息框；

利用所述第二标准数据库校正所述基本信息框内的孔槽信息；

将校正后的所述孔槽信息与目标数据库进行检测匹配。

2.根据权利要求1所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述建立第一标准数据库，包括如下的步骤：

获取孔槽数据集和YOLO预训练模型；

根据所述孔槽数据集对所述YOLO预训练模型进行训练并测试，以获得作为第一标准数据库的YOLO目标检测模型。

3.根据权利要求2所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述YOLO预训练模型的训练次数大于300次，所述YOLO目标检测模型的IOU参数的标准值为：0.95＜IOU≤1。

4.根据权利要求3所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，在利用所述第一标准数据库识别获取所述待测图像中单个孔槽的基本信息框之前，还包括如下的步骤：对所述YOLO目标检测模型的置信度参数进行设置，其中，所述置信度参数大于或等于所述IOU参数的标准值。

5.根据权利要求2所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述利用所述第一标准数据库识别获取所述待测图像中单个孔槽的基本信息框，包括如下的步骤：

通过YOLO目标检测模型识别所述待测图像中的单个孔槽信息，并输出预测所述单个孔槽的基本信息框；

获取所述基本信息框的位置信息；

根据所述位置信息将所述基本信息框剪裁。

6.根据权利要求5所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述获取所述基本信息框的位置信息，包括如下的步骤：

获取基本信息框的中心点坐标、高和宽；

根据所述基本信息框的中心坐标、高和宽算出基本信息框的对角坐标。

7.根据权利要求1所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述建立第二标准数据库，包括如下的步骤：

获取孔槽数据集和U-Net预训练模型；

根据所述孔槽数据集对所述U-Net预训练模型进行训练并测试，以获得作为第二标准数据库的U-Net语义分割模型。

8.根据权利要求7所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述U-Net预训练模型的训练次数大于300次，所述U-Net语义分割模型的MIOU参数的标准值为：0.95＜MIOU≤1。

9.根据权利要求7所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，所述利用所述第二标准数据库校正所述基本信息框内的孔槽信息，包括如下的步骤：

通过U-Net语义分割模型处理所述基本信息框，并获取孔槽轮廓清晰的目标图像；

提取所述目标图像的孔槽轮廓特征，并获取所述孔槽轮廓的尺寸信息。

10.根据权利要求2或7所述的孔槽识别检测方法，其特征在于，在所述获取孔槽数据集之前，包括如下的步骤：

采集若干张待测图像；

确定每张所述待测图像上的单个孔槽信息，并为所述单个孔槽信息添加标签，以建立孔槽数据集。

11.一种孔槽识别检测系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待测图像；

数据库建立模块，用于建立第一标准数据库和第二标准数据库；

识别获取模块，用于利用所述第一标准数据库识别获取所述待测图像中单个孔槽的基本信息框；

校正模块，用于利用所述第二标准数据库校正所述基本信息框内的孔槽信息；

检测匹配模块，用于将校正后的所述孔槽信息与目标数据库进行检测匹配。