[发明专利]一种用于工业零件测量的高精度图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202010281361.3 | 申请日： | 2020-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN111488882B | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 王磊;吴伟龙;周建品;李争 | 申请（专利权）人： | 视研智能科技（广州）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510925 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于工业零件测量的高精度图像语义分割方法，所述方法包括：S1：构建并训练神经网络模型；S2：将图像输入训练好的模型进行在线检测，实现图像的语义分割；其中，神经网络模型(1)采用PSPNet作为图像特征提取器；(2)采用几何池化层的池化方法，来替换传统的全局池化；(3)采用迭代概率图对概率图进行优化。本发明通过对目标的几何形状进行学习和建模，利用几何形状信息对提取的目标的边界进行优化，可以显著提高现有基于CNN的语义分割模型的准确度和适应性及鲁棒性，相比传统算法可大幅度提高边界和细小结构的提取精度；可以提取简洁精确的目标边界。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 工业 零件 测量 高精度 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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