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珠宝裂纹分选方法、装置、系统、存储介质及电子设备 

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申请/专利权人:安徽启新明智科技有限公司

摘要:本公开是关于一种珠宝裂纹分选方法、珠宝裂纹分选装置、珠宝裂纹分选系统、存储介质及电子设备。该珠宝裂纹分选方法包括获取珠宝在预定空间内散落过程中的采集图像,其中,采集图像具有与预定空间关联的图像坐标;基于珠宝分选模型,对采集图像进行珠宝裂纹特征识别,得到珠宝分类结果及具有珠宝裂纹特征的珠宝所对应的图像坐标;基于具有珠宝裂纹特征的珠宝所对应的图像坐标,及图像坐标与空间位置的对应关系,确定出对具有珠宝裂纹特征的珠宝进行喷气操作的目标喷阀;控制目标喷阀对具有珠宝裂纹特征的珠宝进行喷气操作,将具有珠宝裂纹特征的珠宝分选出来,可实现对具有珠宝裂纹特征的珠宝自动化识别分选,降低分选成本,提高分选效率。

主权项:1.一种珠宝裂纹分选方法,其特征在于,包括:获取珠宝在预定空间内散落过程中的采集图像,其中,所述采集图像具有与所述预定空间关联的图像坐标;基于珠宝分选模型,对所述采集图像进行珠宝裂纹特征识别,得到珠宝分类结果及具有珠宝裂纹特征的珠宝所对应的图像坐标;其中,所述珠宝分选模型基于具有珠宝裂纹的特征图像,对神经网络模型进行模型训练得到;基于所述具有珠宝裂纹特征的珠宝所对应的图像坐标,及所述图像坐标与空间位置的对应关系,确定出对所述具有珠宝裂纹特征的珠宝进行喷气操作的目标喷阀;控制所述目标喷阀对所述具有珠宝裂纹特征的珠宝进行喷气操作,将所述具有珠宝裂纹特征的珠宝分选出来;其中,所述基于珠宝分选模型,对所述采集图像进行珠宝裂纹特征识别,得到珠宝分类结果及具有珠宝裂纹特征的珠宝所对应的图像坐标前,所述方法包括:基于具有珠宝裂纹的特征图像,对神经网络模型进行模型训练,得到具有珠宝裂纹特征识别能力的所述珠宝分选模型;所述神经网络模型包括SortNet神经网络;所述基于具有珠宝裂纹的特征图像,对神经网络模型进行模型训练,得到具有珠宝裂纹特征识别能力的所述珠宝分选模型,包括:构建所述SortNet神经网络的残差结构;所述残差结构中Input层分别经过1×1、3×3卷积层得到输出矩阵,并与Input层经过SUM层得到Output层;将所述特征图像输入所述残差结构,进行多尺度输出,得到第一目标裂纹特征的特征识别信息及第二目标裂纹特征的特征识别信息;其中,所述第一目标裂纹特征为所述特征图像中用40×40尺度输出检测的目标裂纹特征,所述第二目标裂纹特征为所述特征图像中用20×20尺度输出检测的目标裂纹特征;将所述第一目标裂纹特征的特征识别信息及所述第二目标裂纹特征的特征识别信息作为损失函数的输入参数进行损失函数优化,以更新模型参数,得到具有珠宝裂纹特征识别能力的所述珠宝分选模型;其中,;为整体损失函数,为分类损失函数,为特征识别的裂纹特征的图像坐标损失函数,为特征识别的裂纹特征的尺寸损失函数,、均为是0-1范围的权重值;其中, ;为网络输出预测分类名称,为人工标注分类名称,B为多层卷积后最终输出的目标裂纹特征个数,此处可以为2; ;其中,为网络输出预测框box位置的x坐标,为网络输出预测框box位置的y坐标; ;其中,为网络输出预测框box的宽度,为网络输出预测框box的高度,为人工标注框box位置的x坐标,为人工标注框box位置的y坐标,为人工标注框box的宽度,为人工标注框box的高度。

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权利要求:

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