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申请/专利权人：乐姆宝公开有限公司

摘要：描述了一种用于对对象上的表面缺陷进行识别和表征的方法。这种方法包括下述步骤：获取要识别的表面缺陷所处于的该对象的或者该对象的部分的至少一个数字图像；然后，将前述至少一个所获取的数字图像提供至借助于人工智能和或机器学习技术而训练的算法；然后，借助于经训练的算法来对在至少一个所获取的数字图像中存在的一个或更多个表面缺陷进行识别，并且生成与每个所识别出的表面缺陷相关的数字信息。然后，该方法提供了：针对每个所识别出的表面缺陷，对至少一个相应的尺寸参数和至少一个相应的位置参数进行确定，通过由电子处理装置对所述数字信息进行另外的处理来执行所述确定步骤，至少一个相应的尺寸参数表示表面缺陷的至少一个维度，至少一个相应的位置参数表示表面缺陷相对于图像中存在的参考点或参考线的位置或者相对于与前述参考点或前述参考线相关联的二维空间坐标系的位置。还描述了一种用于对制动盘上的裂纹进行识别和表征的方法。

主权项：1.一种用于对对象上的表面缺陷进行识别和表征的方法，所述方法包括下述步骤：-获取要识别的表面缺陷所处于的所述对象的或者所述对象的部分的至少一个数字图像；-将至少一个所获取的数字图像提供至借助于人工智能和或机器学习技术而训练的算法；-借助于经训练的算法来对在至少一个所获取的数字图像中存在的一个或更多个表面缺陷进行识别，并且生成与每个所识别出的表面缺陷相关的数字信息；-针对每个所识别出的表面缺陷，对至少一个相应的尺寸参数和至少一个相应的位置参数进行确定，通过由电子处理装置对所述数字信息进行另外的处理来执行所述确定步骤，至少一个相应的尺寸参数表示所述表面缺陷的至少一个维度，至少一个相应的位置参数表示所述表面缺陷相对于所述图像中存在的参考点或参考线的位置或者相对于与所述参考点或所述参考线相关联的二维空间坐标系的位置；其中，所述经训练的算法是借助于初步训练步骤基于包括数字训练图像的训练数据集而训练的算法，所述数字训练图像作为输入被供应至要进行训练的所述算法，所述数字训练图像表示与要识别和表征的所述表面缺陷所处于的对象相同类型的对象，所述对象具有表面缺陷，所述表面缺陷的相应的尺寸参数和相应的位置参数是已知的，所述表面缺陷的相应的尺寸参数和相应的位置参数作为输入也被提供至要进行训练的所述算法。

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百度查询： 乐姆宝公开有限公司 用于借助于人工智能来对经受疲劳测试的对象上的表面缺陷和制动盘上的裂纹进行识别和表征的方法