一种结合视觉与深度学习的塑料瓶分拣方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种结合视觉与深度学习的塑料瓶分拣方法，将偏振视觉与深度卷积神经网络相结合，对采集到的偏振方向的强度图像进行计算得到偏振角图像，对偏振角图像数据集进行数据标注、增强、划分操作，使用优化的卷积神经网络对塑料瓶的偏振角图像提取特征进行训练，使用交叉熵损失函数对模型进行评估，实现PET，PE，PP，PS塑料瓶的识别分类，使用优化卷积神经网络的分类准确率高达99.52％。本发明使用的偏振图像与卷积神经网络结合的方法可以有效准确的实现PET塑料瓶的分拣问题。
基本信息
专利标题 ：
一种结合视觉与深度学习的塑料瓶分拣方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549989A
申请号 ：
CN202210179234.1
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
龚涛
申请人 ：
河海大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区西康路1号
代理机构 ：
南京千语知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
祁文彦
优先权 ：
CN202210179234.1
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06V10/145 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/10
申请日 : 20220225
申请日 : 20220225
2022-05-27 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
