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摘 要:本发明涉及一种基于深度学习的装配监测方法,包括如下步骤:创建物理装配体的训练集,训练集包括多个监测角度下的3D装配体的深度图像集Di和标签图像集Li,其中i表示装配步骤,第i步的深度图像集Di对应第i步的标签图像集Li,标签图像集Li中的标签图像用不同颜色渲染3D装配体的不同零件;利用训练集训练深度学习网络模型;通过深度相机获取物理装配场景下的物理装配体深度图像C,并将该物理装配体深度图像C输入深度学习网络模型,输出物理装配体的像素分割图像,像素分割图像通过像素颜色表征不同零件,识别出物理装配体的各零件。本发明不仅能够识别装配体的各零件,还能监测装配步骤以及各零件是否装配出错、出错类型。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910131395.1 | 专利名称: | 一种基于深度学习的装配监测方法、设备及可读存储介质 |
申请日: | 2019-02-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 计算机硬件 深度学习 可读存储介质搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |