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[发明专利]基于神经网络的数据生成方法及其系统-CN202310209833.8在审
发明人： 项载尉;冀春锟;陈万春;梁鸿 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及基于神经网络的数据生成方法及其系统，首先构建以背景图和掩码图为输入，背景工件图为输出的神经网络模型，再采集训练样本集，训练优化神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，以完成数据生成的学习过程，最后获取待生成合成图的背景图和掩码图，输入训练好的神经网络模型，以输出更多合成的背景工件图，即我们需要的数据。相较于现有技术，既降低了采集大量训练样本集的人力消耗和时间消耗且效果显著，而且能在工业产线建立初期就能生成大量数据样本，使深度学习模型保持一个稳定的效果，实现工业产线的快速部署，大大缩短了模型稳定所需的时间，为工业智能制造深度学习的快速部署打下了基础，具有重要的应用价值和研究意义。
基于神经网络数据生成方法及其系统

[发明专利]数据生成、图像识别方法及计算机存储介质和终端设备-CN202211245488.5有效
发明人：梁鸿;邓文平;项载尉;陈万春 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据生成、图像识别方法及计算机存储介质和终端设备，包括：获取待生成目标图像的背景图像和模板图像；根据模板图像的轮廓，确定待生成目标图像的目标框，能完全容纳模板图像；根据目标框和背景图像，以目标框在背景图像的范围内为基准，确定目标框在背景图像上的摆放位置，将目标框叠放在背景图像上，以生成目标图像；根据目标框和目标框在背景图像上的摆放位置，生成带标签的目标图像数据。一方面能够基于少量背景图像、模板图像构建大量目标图像，内容更丰富、实现更简单、获取速度更快；另一方面，能通过自身确定的目标框在背景图像中的位置确定标签数据，无需重新识别位置以确定标签，数据生成过程更快速、结果更精准。
数据生成图像识别方法计算机存储介质终端设备

[发明专利]目标检测模型、训练方法及系统、目标检测方法及系统-CN202310023892.6在审
发明人：请求不公布姓名;梁鸿;项载尉;周颖超 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了目标检测模型、训练方法及系统、目标检测方法及系统，包括：获取已知场景A的已标注目标信息的数据集DA；获取新场景B的未标注目标信息的数据集DB；基于场景B的背景图和已知的目标图片生成标注有目标信息的数据集DC；获取DA的样本Xa及标签Ya，DB的样本Xb，DC的样本Xc及标签Yc；将Xa、Xb、Xc输入特征提取网络Cf提取得到特征fa、fb、fc；获取目标检测损失Ldet、分类损失Ladv；融合Ldet和Ladv，获取总损失；优化网络直至总损失收敛。本发明通过少量新场景的背景图片、少量新场景的无标注图片和已知场景的标注图片，就可以对新场景进行设配，获得适用于新场景的目标检测模型，解决跨场景的目标物体检测问题，检测效果好，人工成本低。
目标检测模型训练方法系统

[发明专利]一种零样本目标检测的数据生成方法、系统及存储介质-CN202211288324.0在审
发明人：梁鸿;马玲;项载尉 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种零样本目标检测的数据生成方法、系统及存储介质，该方法获取目标新设产线的实拍传送带图像作为背景集；获取与目标新设产线类似的相关产线的零件掩膜图以及零件纹理图；根据零件掩膜、零件纹理图以及目标背景图确定目标图像；将目标图像与相关产线的真实图像混合得到训练数据集。这样，仅用新设产线的一张传送带空背景实拍图，以及收集的相关产线的前景零件掩膜和纹理图生成真实背景上分布有带纹理的前景零件图以及每张图相应的目标检测训练标签，无需耗时收集新场景大量真实数据即可得到大量新场景的数据便于后续步骤应用，便于提高检测结果的精度，提高获得检测模型的效率。
一种样本目标检测数据生成方法系统存储介质

[发明专利]基于神经网络的数据生成方法及其系统-CN202211170068.5在审
发明人： 项载尉;邓文平;陈万春;梁鸿 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于神经网络的数据生成方法及其系统，首先构建以背景图和掩码图为输入，背景工件图为输出的神经网络模型，再采集训练样本集，训练优化神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，以完成数据生成的学习过程，最后获取待生成合成图的背景图和掩码图，输入训练好的神经网络模型，以输出更多合成的背景工件图，即我们需要的数据。相较于现有技术，既降低了采集大量训练样本集的人力消耗和时间消耗且效果显著，而且能在工业产线建立初期就能生成大量数据样本，使深度学习模型保持一个稳定的效果，实现工业产线的快速部署，大大缩短了模型稳定所需的时间，为工业智能制造深度学习的快速部署打下了基础，具有重要的应用价值和研究意义。
基于神经网络数据生成方法及其系统

[发明专利]样本生成方法、目标检测模型训练、目标检测方法及系统-CN202211099128.9在审
发明人：夏威;邓文平;梁鸿;周颖超;项载尉 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了样本生成方法、目标检测模型训练、目标检测方法及系统，样本生成方法包括：1，基于原始样本集训练获得目标检测模型；2，获取候选样本集，其包括N张待检测的候选样本图片；3，基于候选样本集和目标检测模型，输出各张候选样本图片上各处的目标信息；4，基于步骤3的输出信息，从候选样本集中筛选出目标样本图片并确定各目标样本图片上各处的目标位置和类别信息；5，将目标样本图片及图片上各处的目标位置和类别信息作为训练样本输出。本发明利用无标注候选样本集，自动生成目标检测模型训练用样本，大大降低人工成本；通过持续不断的迭代学习，不断提升目标检测模型对在线工作流中的数据适应能力，提高目标检测结果的准确度。
样本生成方法目标检测模型训练系统

[发明专利]检测工件质量的方法、装置和系统-CN202210048948.9在审
发明人： 项载尉;石求发;唐锦钊;梁鸿 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种检测工件质量的方法、装置和系统，首先训练得到待检测工件各规格的模型集，再采集待检测工件的实时图像，提取边缘信息，通过融合了边缘信息的实时图像和模型集的匹配，换算得到其实际尺寸，以此作为评价待检测工件质量是否合格的评价指标，计算方便快捷且精度高，在流水线的批量工件加工生产过程中具有重要意义。一方面，能够保障出厂工件质量合格，尤其是对工件外观精度要求高的行业；另一方面，能够在工件加工生产过程中，及时反馈工件实际尺寸，手动或自动调整加工设备的运行参数，避免不合格工件增多所造成的物料和人力浪费，提高产品合格率和生产效率。
检测工件质量方法装置系统

[发明专利]基于2D视觉的工件分拣系统及其控制方法和控制装置-CN202210033707.7在审
发明人： 项载尉;黄金;石求发 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2D视觉的工件分拣系统及其控制方法和控制装置，基于2D视觉的工件分拣系统，包括：生产线和输送线；地轨机器人，地轨机器人用于抓取生产线上的钢板切割件；二维相机，二维相机设置于地轨机器人，用于采集生产线上钢板切割件的二维图像，其中，在地轨机器人抓取生产线上的钢板切割件时，二维相机的视野正投影于生产线上的钢板切割件；控制装置，控制装置与二维相机、地轨机器人连接，用于获取二维图像，并根据二维图像控制地轨机器人抓取生产线上的钢板切割件。通过采用该基于2D视觉的工件分拣系统可以降低成本，提升抓取范围，提高分拣效率。
基于视觉工件分拣系统及其控制方法装置

[发明专利]检测工件质量的方法、装置和系统-CN202210046836.X在审
发明人： 项载尉;石求发;唐锦钊;梁鸿 -专利权人：湖南视比特机器人有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种检测工件质量的方法、装置和系统，首先采集待检测工件的点云图像，再计算得到每个点相对于局部平面的法线和曲率，据此分割得到点云图像中待检测工件的不同平面，通过计算不同平面与其相邻面的夹角，反应待检测工件坡口的实际夹角，以此作为评价待检测工件质量是否合格的评价指标，计算方便快捷且精度高，在流水线的批量工件加工生产过程中具有重要意义。一方面，能够保障出厂工件质量合格，尤其是对工件外观精度要求高的行业；另一方面，能够在工件加工生产过程中，及时反馈快速检测出的相邻面夹角，手动或自动调整加工设备的运行参数，避免不合格工件增多所造成的物料和人力浪费，提高产品合格率和生产效率。
检测工件质量方法装置系统

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