[发明专利]基于机器视觉和深度分割网络的平面物体边缘提取方法在审
| 申请号： | 202310810775.4 | 申请日： | 2023-07-04 |
| 公开（公告）号： | CN116863156A | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 黄峰;李平;傅阳;王利军;邹俊;李其朋 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/26;G06V10/774;G06V20/70;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器视觉和深度分割网络的平面物体边缘提取方法。方法包括：采集平面物体的图像并进行数据增强处理和标注后建立图像数据集；输入卷积神经网络构建的图像分割网络模型和预测模型中训练；采集待提取的平面物体图像，输入训练完成的模型中，输出预测分割结果；进行形态学图像处理后获得分割膨胀区域；进行阈值分割和闭运算，提取出待提取的平面物体的边缘轮廓。本发明充分考虑实际生产环境的影响因素，模型泛化能力强，能适用于不同的应用场景。本发明方法能够准确的将平面物体给分割出来，识别精度高，能够适用于不同采集条件下的平面物体图像，避免出现误识别的情况，实现平面物体边缘的精确提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 深度 分割 网络 平面 物体 边缘 提取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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