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申请/专利权人：新疆胜新复合材料有限公司

摘要：本申请公开了一种防腐管道的生产管理系统及方法，其通过摄像头从多个角度采集喷涂局部效果图像的集合，并利用计算机视觉技术和基于深度学习的图像处理技术对所述喷涂局部效果图像的集合进行图像处理与分析，以挖掘各个喷涂局部效果图像的局部喷涂状态特征模式，同时量化各个喷涂局部效果图像之间的喷涂一致性特征信息，从而实现对涂层缺陷的自动识别。

主权项：1.一种防腐管道的生产管理方法，其特征在于，包括：获取由摄像头从多个角度采集的喷涂局部效果图像的集合；对所述喷涂局部效果图像的集合进行喷涂状态多尺度特征提取以得到喷涂局部效果多尺度语义特征向量的集合；计算所述喷涂局部效果多尺度语义特征向量的集合中任意两个喷涂局部效果多尺度语义特征向量之间的哈希相似度以得到喷涂效果一致性表示向量；基于所述喷涂效果一致性表示向量来确定质检结果；其中，对所述喷涂局部效果图像的集合进行喷涂状态多尺度特征提取以得到喷涂局部效果多尺度语义特征向量的集合，包括：将所述喷涂局部效果图像的集合中的各个喷涂局部效果图像分别通过基于DenseNet的喷涂效果状态特征提取器以得到喷涂局部效果特征图的集合；将所述喷涂局部效果特征图的集合中的各个喷涂局部效果特征图分别通过喷涂效果多尺度语义特征萃取模块以得到所述喷涂局部效果多尺度语义特征向量的集合；其中，将所述喷涂局部效果特征图的集合中的各个喷涂局部效果特征图分别通过喷涂效果多尺度语义特征萃取模块以得到所述喷涂局部效果多尺度语义特征向量的集合，包括：从所述喷涂局部效果特征图中提取全局语义特征信息和局部语义特征信息以得到喷涂效果全局语义特征向量和喷涂效果局部语义特征向量；融合所述喷涂效果全局语义特征向量和所述喷涂效果局部语义特征向量以得到所述喷涂局部效果多尺度语义特征向量；其中，从所述喷涂局部效果特征图中提取全局语义特征信息和局部语义特征信息以得到喷涂效果全局语义特征向量和喷涂效果局部语义特征向量，包括：对所述喷涂局部效果特征图进行上采样以得到上采样喷涂局部效果特征图；使用全局语义特征抽取模块对所述上采样喷涂局部效果特征图进行处理以得到喷涂效果全局语义抽取特征向量；对所述喷涂效果全局语义抽取特征向量进行维度调整以得到所述喷涂效果全局语义特征向量；使用局部语义特征抽取模块对所述上采样喷涂局部效果特征图进行处理以得到喷涂效果局部语义抽取特征向量；对所述喷涂效果局部语义抽取特征向量进行维度调整以得到所述喷涂效果局部语义特征向量；其中，所述全局语义特征抽取模块包括全局平均池化层、第一点卷积层、第一批量归一化层和第一激活层，所述局部语义特征抽取模块包括第二点卷积层、第二批量归一化层和第二激活层；其中，融合所述喷涂效果全局语义特征向量和所述喷涂效果局部语义特征向量以得到所述喷涂局部效果多尺度语义特征向量，包括：计算所述喷涂效果全局语义特征向量和所述喷涂效果局部语义特征向量的按位置逐元素相加以得到多尺度喷涂效果语义融合特征向量；将所述多尺度喷涂效果语义融合特征向量进行基于sigmoid函数的激活处理以得到所述喷涂局部效果多尺度语义特征向量。

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