基于深度学习的多标签点焊电极帽状态自动识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的多标签点焊电极帽状态自动识别方法，包括如下步骤：1)采集点焊电极帽的外观原始图像：针对同一个点焊电极帽采集的外观原始图像包括端面俯视图、侧身图和两个方向的斜视图；2)得到点焊电极帽的检测图像：针对同一个点焊电极帽，将采集得到的端面俯视图、侧身图和两个方向的斜视图分别裁剪缩放为设定尺寸后，拼接为一张图像，得到点焊电极帽的检测图像；3)设置批次检测图像的数量：根据获取的检测图像的总数量，设置每一批次检测图像的数量；4)利用卷积神经网络模型自动识别点焊电极帽的外观多标签类别，得到检测图像和多标签类别矩阵。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的多标签点焊电极帽状态自动识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511746A
申请号 ：
CN202210158816.1
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2022-02-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王四宝焦健杨波王时龙王昱肖猛
申请人 ：
重庆大学
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号
代理机构 ：
重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
胡小龙
优先权 ：
CN202210158816.1
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06T3/40
法律状态
2022-06-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20220221
申请日 : 20220221
2022-05-17 ：
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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