[发明专利]一种标准件深度全卷积特征边缘检测方法

摘要

本发明公开了一种标准件深度全卷积特征边缘检测方法，包括：训练全卷积特征神经网络，作为初始边缘检测模型采集标准件图像I1,I2,I3…In…IN，其中n∈[1,N],n∈Z，并通过初始边缘检测模型分别提取标准件图像，得到标准件边缘图对比标准件图像In与标准件边缘图标注标准件边缘图上的关键边缘非关键边缘与错误边缘并将关键边缘作为正样本，非关键边缘与错误边缘作为负样本，得到专家辅助标注标准件边缘图对初始边缘检测模型进行强化学习，

主权项

1.一种标准件深度全卷积特征边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括：A训练全卷积特征神经网络，作为初始边缘检测模型B采集标准件图像I₁,I₂,I₃…I_n…I_N，其中n∈[1,N],n∈Z，并通过初始边缘检测模型分别提取标准件图像，得到标准件边缘图C对比标准件图像I_n与标准件边缘图标注标准件边缘图上的关键边缘非关键边缘与错误边缘并将关键边缘作为正样本，非关键边缘与错误边缘作为负样本，得到专家辅助标注标准件边缘图D对初始边缘检测模型进行强化学习，得到新的边缘检测模型E使用边缘检测模型提取标准件图像边缘，得到标准件边缘图并判断是否准确提取到关键边缘且提取到的关键边缘是否能满足需求，未能满足需求，重新执行步骤C；满足检测需求，则以为最终边缘检测模型M_Edge进行应用。