一种基于深度学习的金相评级分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110552710.5
IPC分类号：G06K9/62;G06T7/11;G06Q10/06
申请日期：
2021-05-20
申请人：
聚时科技（上海）有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于深度学习的金相评级分类方法
申请号	CN202110552710.5	申请日期	2021-05-20
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-23	公开/公告号	CN113159230A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;6查看分类表>
申请人	聚时科技（上海）有限公司	申请人地址	上海市杨浦区杨树浦路2300号3B层B02-59室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	聚时科技（上海）有限公司	当前权利人	聚时科技（上海）有限公司
发明人	张琦;郑军
代理机构	湖北天领艾匹律师事务所	代理人	王能德

摘要

本发明涉及金属检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的金相评级分类方法，包括如下步骤：拍摄不同金属产品的金相图像；标注金相图像上不同的金属成分；使用标注数据和图片训练Unet分割网络；将金相图片输入到Unet分割网络，输出为金相图片上检测出的所有金属成分的mask掩膜图像，根据掩膜计算出所有金属成分的特征参数，最后计算出金相图片的等级。本发明可以兼容不同金属产品，并且对新来的，没有见过的产品，只要里面的金属成分，在之前的产品中出现过，也可以有一个很好的检测效果。本发明的结果具有一个很好的可解释性，对于用户来说，可以快速的看出检测结果是否准确。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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