[发明专利]一种基于深度学习的连接件剖面图像自动分割方法在审
| 申请号： | 202111224198.8 | 申请日： | 2021-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN113971676A | 公开（公告）日： | 2022-01-25 |
| 发明（设计）人： | 仝超;黄理;赵海龙;陈秋任;李钼石;刘钊;方宇东;谈俊;胡晓雅;黄诗尧;包祖国;韩维建 | 申请（专利权）人： | 长三角先进材料研究院;集萃新材料研发有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/73;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京智造力知识产权代理有限公司 32382 | 代理人： | 汪芬 |
| 地址： | 215132 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的连接件剖面图像自动分割方法，针对轻量化连接工艺，收集连接件的剖面图像作为样本图像，对每一张样本图像通过标注工具进行标注，标注出图像中不同板材、紧固件及其它关注区域位置，生成标注后样本图像对应的掩码图像及文本文件，并将其与原图一起作为训练样本；将训练样本进行图像增强处理，并生成对应的掩码图像及文本文件；选择或搭建基于图像实例分割的深度学习模型；针对选择或搭建的深度学习网络模型进行训练环境的搭建；设置深度学习网络模型的训练参数；将训练样本加入深度学习网络模型进行训练，训练完成后得到的深度学习模型用于连接件的剖面图像自动分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 连接 剖面 图像 自动 分割 方法 | ||
【主权项】：
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