一种基于机器视觉学习识别的零件加工特征识别方法
授权
摘要

本发明涉及计算机辅助制造技术领域,特别是涉及一种基于机器视觉学习识别的零件加工特征识别方法,包括样本训练和零件加工特征识别;样本训练具体指:获取不同的零件三维模型在不同角度下的二维图像,并标注加工特征信息,构建二维图像样本,使用二维图像样本对图像识别模型进行特征识别训练;零件加工特征识别具体指:从多个视角进行二维图像截图,用已训练好的图像识别模型从二维图像截图中识别所有加工特征,将识别的加工特征依据视角关系映射到待识别加工特征的零件三维模型上,并标注加工特征及各个特征所包含的几何面,完成零件加工特征的自动识别。通过本识别方法,能有效解决复杂加工特征和新加工特征识别困难的问题。

基本信息
专利标题 :
一种基于机器视觉学习识别的零件加工特征识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114067231A
申请号 :
CN202210042480.2
公开(公告)日 :
2022-02-18
申请日 :
2022-01-14
授权号 :
CN114067231B
授权日 :
2022-05-10
发明人 :
曾德标牟文平高鑫王鹏程舒建国王斌利赵国波
申请人 :
成都飞机工业(集团)有限责任公司
申请人地址 :
四川省成都市青羊区黄田坝纬一路88号
代理机构 :
成都天嘉专利事务所(普通合伙)
代理人 :
彭红艳
优先权 :
CN202210042480.2
主分类号 :
G06V20/20
IPC分类号 :
G06V20/20  G06V10/774  G06V10/764  G06V10/778  G06K9/62  
法律状态
2022-05-10 :
授权
2022-03-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/20
申请日 : 20220114
2022-02-18 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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