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一种基于深度学习的零件实例分割识别方法

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本发明公开了一种零件图象实例分割方法，包括：零件图象采集，图像预处理，构建由预处理后的图像构成的数据集；搭建零件识别平台，通过Mask R‑CNN网络对零件进行识别，得到识别结果；设定零件识别概率阈值，识别概率高于阈值判定为识别成功，否则，判定为识别失败，记录识别错误图像，计算识别准确率，完成零件识别与图像分割，并对识别错误零件进行警示。本发明识别准确度高，识别效率高。

著录项

公开/公告号CN109117822A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-01

原文格式PDF
申请/专利权人贵州大学;
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申请/专利号CN201811008472.6
发明设计人黄海松;魏中雨;姚立国;
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申请日2018-08-31
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构52002 贵阳东圣专利商标事务有限公司;
代理人袁庆云
地址 550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学(北区)科技处
入库时间 2024-02-19 06:59:16

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-25

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180831

实质审查的生效
2019-01-01

公开

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