[发明专利]一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法

权利要求书

1.一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法，其特征在于：包括生丝动态图像采集模块(1)和图像处理模块(2)；

所述生丝动态图像采集模块(1)，包括电机(101)、工业相机(102)、联轴器(103)、黑箱(104)、绕丝阶梯轴(105)、工业光源(106)、生丝(107)、I/O线(108)、瓷眼限位孔组(109)和丝锭(110)；

所述图像处理模块(2)由PC机与图像处理程序构成；

所述电机(101)通过联轴器(103)与绕丝阶梯轴(105)相连；

所述工业相机(102)连接I/O线(108)传输数据至图像处理模块(2)；

所述生丝(107)缠绕于丝锭(110)，并通过瓷眼限位孔组(109)穿过工业相机(102)镜头区域，最终缠绕于绕丝阶梯轴(105)上；

所述黑箱(104)覆盖于整个设备外层，工业光源(106)为箱体提供光源；

所述PC机为搭载图像处理程序的硬件。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法，其特征在于：

所述电机(101)为动态检测生丝图片时提供动力；

所述工业相机(102)在生丝的左侧和后侧，型号为S50-108060Z，像素值为200W，分辨率为1920×1080，镜头距离生丝的距离为60mm，通过该相机可以采集左侧和后侧的生丝图像；

所述联轴器(103)用于连接电机与绕丝阶梯轴；

所述黑箱(104)可隔绝外部的光源干扰；

所述绕丝阶梯轴(105)包括至少3个定位轴肩；

所述工业光源(106)采用LED灯，为检测时提供必要的光照；

所述生丝(107)为6A级生丝；

所述I/O线(108)用于数据传输；

所述瓷眼定位孔组(109)用于减小绕丝过程中的生丝抖动，同时提供生丝定位作用；

所述丝锭(110)绕有待拍摄动态图像的生丝(107)。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法，其特征在于：

所述定位轴肩可回收丝锭(110)通过瓷眼限位孔组(109)的生丝，同时，在生丝卷绕到阶梯轴上的过程中，工业相机(102)会采集到至少3根相互平行且错开的生丝图像，错开的距离由上下对齐的限位孔控制；

所述瓷眼定位孔组(109)包含至少3对瓷眼定位孔，每对瓷眼定位孔上下对应，非配对的瓷眼定位孔横纵交错固定，使得两侧工业相机可同时拍摄至少3根待测生丝的左侧、后侧的图像。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法，其特征在于：

所述图像处理模块(2)由PC机与图像处理程序构成，所述图像处理程序为一种融合注意力机制与多尺度特征的分割网络模型；

5.根据权利要求4所述的一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法，其特征在于：

所述一种融合注意力机制与多尺度特征的分割网络模型包括一种耦合双路注意力机制的网络结构；

所述一种耦合双路注意力机制的网络结构包括通道注意力和空间注意力；

所述的通道注意力通过全局平均池化，将输入的生丝特征图维度压缩为1×1×C，并且使用Excitation操作，通过网络损失回传梯度更新的方法，来学习参数w，为每个特征通道生成权重，将两个全连接层(Fully Connected Layer，FC)构成瓶颈结构并保证输入输出具有相同的尺寸，再经过激活函数ReLU添加非线性，采用Sigmoid函数生成C个通道的特征图的权重，提升生丝主干与边缘疵点有效特征的权重，突出生丝图片关键区域信息；

所述空间注意力可关注生丝特征图中生丝主干与边缘疵点的位置信息，其实现步骤为：先对输入的生丝原始特征图F沿通道轴做均值池化和最大值池化，得到2D特征图，然后将二者连接起来后进行7×7卷积(f^7×7)和Sigmoid激活(σ)，得到H×W大小的空间注意力权重图M_s(F)。

6.根据权利要求4所述的一种基于动态图像的生丝图像分割设备及构建方法，其特征在于：

所述一种融合注意力机制与多尺度特征的分割网络模型包括多尺度特征融合模块；

所述多尺度特征融合模块由边缘定位模块和特征融合模块两部分组成；

所述边缘定位模块，将浅层编码器(一二层)下采样到原本框架的下一层外，同时将浅层编码器(一二层)输出到边缘定位模块中进行特征提取，所述边缘定位模块由卷积块Conv1×1→Conv3×3→Conv1×1构成；

所述特征融合模块使用全局平均池化来处理全局上下文信息，然后通过Conv1×1+激活函数的两个组合来处理层与层之间的相关性，同时生成通道尺度上的权重，之后生成的权重和输出相乘生成特征图，最后叠加、融合来自边缘定位模块的边缘特征。