[发明专利]基于机器学习模型的分料决策方法、设备和存储介质有效
| 申请号： | 201910530692.3 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110310260B | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 苏业;邹建法;刘明浩;聂磊;冷家冰;黄特辉;徐玉林;郭江亮;李旭 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 张子青;刘芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习模型的分料决策方法、设备和存储介质，涉及云计算领域。该方法包括：对待分料部件进行多角度拍摄，得到所述待分料部件的多个图像；根据所述多个图像，确定所述待分料部件存在的至少一种缺陷类型和所述至少一种缺陷类型各自对应的置信度；将所述待分料部件存在的至少一种缺陷类型和所述至少一种缺陷类型各自对应的置信度作为所述机器学习模型的输入参数，以确定所述待分料部件对应的分料决策结果。本发明实施例提高了检测分料效率，能够对产品部件进行全面检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 模型 决策 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习模型的分料决策方法，其特征在于，包括：对待分料部件进行多角度拍摄，得到所述待分料部件的多个图像；根据所述多个图像，确定所述待分料部件存在的至少一种缺陷类型和所述至少一种缺陷类型各自对应的置信度；将所述待分料部件存在的至少一种缺陷类型和所述至少一种缺陷类型各自对应的置信度作为所述机器学习模型的输入参数，以确定所述待分料部件对应的分料决策结果。
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