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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;沈陽智能機(jī)器人創(chuàng)新中心有限公司;沈陽智能機(jī)器人國家研究院有限公司申請的專利一種基于改進(jìn)DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零部件圖像分割算法獲國家發(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：CN114627290B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15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：202210184465.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零部件圖像分割算法是由付生鵬;侯維廣;夏仁波;趙吉賓;孫海濤;張誠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于改進(jìn)DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零部件圖像分割算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零部件圖像分割算法。包括：首先，在主干網(wǎng)絡(luò)中引入注意力機(jī)制來提升有效特征信息的重要性，增強(qiáng)對零部件目標(biāo)的學(xué)習(xí)能力。其次，增加底層特征來源以充分利用特征融合分支進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)低級特征的空間信息，并且將原4倍上采樣操作分解為逐層上采樣，減少了重要像素信息的丟失。最后，使用不對稱卷積來增強(qiáng)解碼層中3×3卷積的核骨架部分，提高了卷積核的處理能力以及模型精度。本發(fā)明方法實(shí)現(xiàn)了對零部件圖像中的零部件區(qū)域的準(zhǔn)確分割，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)DeepLabV3+對零部件圖像分割時存在邊緣分割模糊、不完全分割的問題，同時具有一定的實(shí)時性，提升工業(yè)化效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零部件圖像分割算法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械零部件圖像分割算法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：采集原始零部件圖像；對零部件原始圖像中出現(xiàn)的1個或多個零部件邊界進(jìn)行分割標(biāo)注得到人工分割圖像，將原始圖像與人工分割圖像共同建立零部件圖像數(shù)據(jù)集；步驟二：對零部件圖像和人工分割圖像分別進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理擴(kuò)充樣本圖像，再按比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；步驟三：搭建改進(jìn)DeepLabV3+的語義分割模型，包括編碼層和解碼層；編碼層包括MobileNetV2和通道注意力模塊、自適應(yīng)空間特征融合模塊ASFF、空間金字塔池模塊ASPP、1×1卷積模塊，用于將特征圖尺寸縮小，提取信息進(jìn)行零部件邊界分割；解碼層包括1×1卷積模塊、上采樣操作、非對稱卷積模塊，用于逐步恢復(fù)空間維度，輸出同尺寸的邊界分割結(jié)果圖；步驟四：設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，將訓(xùn)練集圖片輸入改進(jìn)DeepLabV3+的語義分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用驗(yàn)證集進(jìn)行驗(yàn)證，得到優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)模型；步驟五：利用優(yōu)化的DeepLabV3+語義分割模型對測試集中的零部件圖像進(jìn)行識別預(yù)測，得到機(jī)械零部件分割結(jié)果圖。

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