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恭喜重慶大學(xué)王四寶獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶大學(xué)申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽點(diǎn)焊電極帽狀態(tài)自動識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114511746B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210158816.1,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/764;該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽點(diǎn)焊電極帽狀態(tài)自動識別方法是由王四寶;焦健;楊波;王時龍;王昱;肖猛設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-02-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

基于深度學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽點(diǎn)焊電極帽狀態(tài)自動識別方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽點(diǎn)焊電極帽狀態(tài)自動識別方法,包括如下步驟:1采集點(diǎn)焊電極帽的外觀原始圖像:針對同一個點(diǎn)焊電極帽采集的外觀原始圖像包括端面俯視圖、側(cè)身圖和兩個方向的斜視圖;2得到點(diǎn)焊電極帽的檢測圖像:針對同一個點(diǎn)焊電極帽,將采集得到的端面俯視圖、側(cè)身圖和兩個方向的斜視圖分別裁剪縮放為設(shè)定尺寸后,拼接為一張圖像,得到點(diǎn)焊電極帽的檢測圖像;3設(shè)置批次檢測圖像的數(shù)量:根據(jù)獲取的檢測圖像的總數(shù)量,設(shè)置每一批次檢測圖像的數(shù)量;4利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動識別點(diǎn)焊電極帽的外觀多標(biāo)簽類別,得到檢測圖像和多標(biāo)簽類別矩陣。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽點(diǎn)焊電極帽狀態(tài)自動識別方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于深度學(xué)習(xí)的多標(biāo)簽點(diǎn)焊電極帽狀態(tài)自動識別方法,其特征在于:包括如下步驟:1)采集點(diǎn)焊電極帽的外觀原始圖像:針對同一個點(diǎn)焊電極帽采集的外觀原始圖像包括端面俯視圖、側(cè)身圖和兩個方向的斜視圖;2)得到點(diǎn)焊電極帽的檢測圖像:針對同一個點(diǎn)焊電極帽,將采集得到的端面俯視圖、側(cè)身圖和兩個方向的斜視圖分別裁剪縮放為設(shè)定尺寸后,拼接為一張圖像,得到點(diǎn)焊電極帽的檢測圖像;3)設(shè)置批次檢測圖像的數(shù)量:根據(jù)獲取的檢測圖像的總數(shù)量,設(shè)置每一批次檢測圖像的數(shù)量;4)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動識別點(diǎn)焊電極帽的外觀多標(biāo)簽類別,得到檢測圖像和多標(biāo)簽類別矩陣,所述點(diǎn)焊電極帽的外觀多標(biāo)簽類別包括過短電極帽、氧化電極帽、傾斜變形電極帽、正常電極帽和端面放大電極帽五類;所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括數(shù)據(jù)輸入層、Ind卷積模塊、inception卷積單元、全局平均池化層(AGP層)、全連接層(FC層)和輸出層,所述inception卷積單元設(shè)為5個;所述Ind卷積模塊采用3*3卷積核和1*1卷積核的組合形成多尺度卷積模塊,通過并聯(lián)不同的多尺度卷積模塊,以更加充分地提取圖片淺層特征;所述inception卷積單元包括5個并行卷積并使用1*1卷積核進(jìn)行降維;其中一個并行卷積利用兩個串聯(lián)的3*3卷積核以降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并拓寬網(wǎng)絡(luò)寬度;另外一個并行卷積采用三個串聯(lián)的3*3卷積核以拓寬卷積寬度;每完成一次inception卷積計算后進(jìn)行一次最大池化處理;所述輸出層采用sigmoid分類器,將每一個點(diǎn)焊電極帽分為一個標(biāo)簽類別或者幾個標(biāo)簽類別的組合。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人重慶大學(xué),其通訊地址為:400044 重慶市沙坪壩區(qū)沙坪壩正街174號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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