[发明专利]基于深度学习与模型仿真的相似零件识别系统、介质和方法在审
| 申请号： | 202111395775.X | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114218692A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 张辉;官震;杨育;陈瑶;朱成顺;方喜峰 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 212008 江*** | 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与模型仿真的相似零件识别系统、介质和方法，该方法包括：获取零件三维模型的静态位姿、生成仿真图像、获取零件图像最小包围盒坐标、生成相似零件识别网络训练集、进行YOLO4神经网络训练、根据测试集结果构建最佳识别视角集、控制相机采集现场零件图像、根据识别结果的置信度判断是否通过运动转台调整相机视角下相似零件位姿，再重新进行识别。本发明利用三维模型的仿真图像生成YOLO4算法的训练集，实现了训练集自生成从而缩减了制作训练样本的时间，并且该方法通过运动转台的方式有效解决了单一视角下零件可区分特征易遮挡的问题，实验结果表明该方法具有高精度的识别结果，具有切实可行的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 仿真 相似 零件 识别 系统 介质 方法 | ||
【主权项】：
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