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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市中鈔科信金融科技有限公司申請(qǐng)的專利一種工業(yè)柔性產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與符樣性定量評(píng)價(jià)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119379668B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411920659.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種工業(yè)柔性產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與符樣性定量評(píng)價(jià)方法是由皮祥辛;張紹兵;阮波;成苗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種工業(yè)柔性產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與符樣性定量評(píng)價(jià)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種工業(yè)柔性產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與符樣性定量評(píng)價(jià)方法，屬于檢測(cè)評(píng)價(jià)技術(shù)領(lǐng)域；步驟包括：步驟1：獲取多組目標(biāo)空白柔性產(chǎn)品作為樣品集，并獲取初始圖像得到初始圖像集，將初始圖像集對(duì)齊并疊加，生成模板圖像；步驟2：獲取待檢測(cè)柔性產(chǎn)品作為測(cè)試樣品，并獲取所述測(cè)試樣品的測(cè)試圖像，將測(cè)試圖像與模板圖像映射到同一坐標(biāo)系中，得到對(duì)比圖像；步驟3：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入對(duì)比圖像提取特征；步驟4：將特征通過(guò)全連接層輸出分割結(jié)果圖與變形場(chǎng)圖，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟5：將最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)部署在現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器上，輸出待檢測(cè)圖像的分割圖與變形場(chǎng)，通過(guò)分析變形場(chǎng)，進(jìn)行缺陷檢測(cè)與符樣性量化評(píng)估。減少誤差，推理速度快。

本發(fā)明授權(quán)一種工業(yè)柔性產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與符樣性定量評(píng)價(jià)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種工業(yè)柔性產(chǎn)品缺陷檢測(cè)與符樣性定量評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括：步驟1：獲取多組目標(biāo)空白柔性產(chǎn)品作為樣品集，并獲取樣品集中每個(gè)目標(biāo)空白柔性產(chǎn)品的初始圖像得到初始圖像集，將初始圖像集對(duì)齊并疊加，生成模板圖像；步驟2：獲取待檢測(cè)柔性產(chǎn)品作為測(cè)試樣品，并獲取所述測(cè)試樣品的測(cè)試圖像，將測(cè)試圖像與模板圖像映射到同一坐標(biāo)系中，得到對(duì)比圖像，包括：獲取待檢測(cè)柔性產(chǎn)品作為測(cè)試樣品,基于圖像檢測(cè)系統(tǒng)識(shí)別得到測(cè)試樣品的第一圖像，基于模板圖像的標(biāo)準(zhǔn)圖像信息，對(duì)第一圖像進(jìn)行圖像處理，得到測(cè)試圖像；構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系，將測(cè)試圖像與模板圖像的左上角定位重合，確定左上角的測(cè)試圖像與模板圖像定位的對(duì)應(yīng)點(diǎn)的匹配分?jǐn)?shù)為： ；其中，MT表示選擇左上角固定尺寸圖像的像素點(diǎn)長(zhǎng)，NT表示選擇左上角固定尺寸圖像的像素點(diǎn)寬，表示測(cè)試圖像點(diǎn)A與模板圖像點(diǎn)B的匹配分?jǐn)?shù)，表示測(cè)試圖像點(diǎn)的像素值，表示模板圖像點(diǎn)的像素值，表示點(diǎn)積運(yùn)算，表示在固定尺寸圖像中測(cè)試圖像的像素值均值，表示在固定尺寸圖像中模板圖像的像素值均值；構(gòu)建滑動(dòng)窗口，基于宏區(qū)定位在固定尺寸圖像中搜尋測(cè)試圖像與模板圖像的最大匹配得分的點(diǎn)為： ；其中，表示最大匹配的得分點(diǎn)的定位坐標(biāo)，表示滑動(dòng)窗口的位置集合，表示基于滑動(dòng)窗口的宏區(qū)定位函數(shù)；基于最大匹配得分的點(diǎn)，將測(cè)試圖像與模板圖像映射到同一坐標(biāo)系中，得到對(duì)比圖像；步驟3：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入對(duì)比圖像，基于卷積層提取所述對(duì)比圖像的特征，其中，每個(gè)卷積神經(jīng)元與對(duì)比圖像的局部區(qū)域連接；步驟4：將特征通過(guò)全連接層輸出分割結(jié)果圖與變形場(chǎng)圖，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：基于全連接層獲取第二特征圖，利用像素級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)的編碼器對(duì)第二特征圖進(jìn)行第一次分割；在像素級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)基礎(chǔ)上，配置空間變換網(wǎng)絡(luò)，空間變換網(wǎng)絡(luò)基于預(yù)設(shè)仿射變換參數(shù)將第一次分割結(jié)果進(jìn)行仿射變換，得到變換矩陣，其中，在第二特征圖輸入端，使用三角函數(shù)交替表示坐標(biāo)位置的位置編碼方式，將模板圖像的前景坐標(biāo)點(diǎn)的位置信息輸入到像素級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)，在定位網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用變換矩陣輸出變形后的圖像網(wǎng)絡(luò)，并插值重構(gòu)，輸出像素級(jí)分割變形圖；在訓(xùn)練階段，計(jì)算像素級(jí)分割變形圖與模板圖像之間的均方誤差，獲取像素級(jí)分割變形圖的全變分，將均方誤差和全變分作為損失函數(shù)的參數(shù)，輸出總損失系數(shù)：利用總損失系數(shù)結(jié)合隨機(jī)梯度下降算法進(jìn)行反向傳播，優(yōu)化像素級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)和空間變換網(wǎng)絡(luò)的預(yù)設(shè)仿射變換參數(shù)，生成最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟5：將訓(xùn)練完成的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)部署在現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)器上，輸出待檢測(cè)圖像的分割圖與變形場(chǎng)，通過(guò)分析變形場(chǎng)，進(jìn)行缺陷檢測(cè)與符樣性量化評(píng)估。

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