[发明专利]一种利用复合神经网络的门护板错漏装检测方法在审
| 申请号： | 202310038743.7 | 申请日： | 2023-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN116091454A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 方正豪;李红;王怀震;邢朋举 | 申请（专利权）人： | 上海波士内智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/762;G06V20/70 |
| 代理公司： | 上海骁象知识产权代理有限公司 31315 | 代理人： | 柏祝扣 |
| 地址： | 201612 上海市松江*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种利用复合神经网络的门护板错漏装检测方法，包括以下步骤：采集完整表面特征图像，建立图像库；利用ROI提取算法排除背景，定位门护板内饰面；对获得的图像数据集进行数据增强处理；建立门护板表面防错漏装实例分割网络；将经过增强处理后的缺陷图像输入到实例分割网络中，对实例分割网络进行训练；进行特征聚类，提取出的特征向量构成模板库；根据实例分割后的局部配件识别结果，得到特征向量，与生产信息清单中对应的模板库进行余弦相似度匹配，判断是否匹配或存在损伤。本发明克服了现有技术的不足，通过将实例分割与局部模板比对方案的结合，在无需频繁更新检测模型与模板库的情况下，实现了对门护板装配件清单的识别与错漏装检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 复合 神经网络 门护板 错漏 检测 方法 | ||
【主权项】：
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