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申请/专利权人：上海可明科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，涉及图像处理技术领域。本发明与之前的图像处理技术相比，解决了大多数系统针对大批量、单一种类的产品制造，无法直接适用于多品种小批量的生产环境；现有技术依赖于昂贵的硬件系统和复杂的算法增加了成本，且限制了系统的灵活性和可扩展性的问题；使用U‑Net算法提取对象前景、应用ARShadowGAN模型增加合成图像的真实感，且使用高级图像处理技术如直方图均衡化和伽马校正提高图像质量。还通过动态学习率调整和优化的深度学习模型配置，能够显著提高对象分割模型的训练效率和准确性，同时降低数据准备的成本和时间。
主权项：1.一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：在控制环境下收集各类产品若干角度的单品图像，并对单品图像进行自动识别以提取关键视觉特征和对象边界；S2：根据实际物料箱中产品的随机出现和堆叠模式提取图像特征，在虚拟背景中智能布置提取的图像特征，并基于风格迁移技术调整合成图像的风格，以匹配真实场景的视觉特征；S3：结合深度学习技术，优化对象分割模型，由合成图像数据集进行划分训练，并对模型进行动态调整优化；S4：基于优化的对象分割模型对对象数据进行分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海可明科技有限公司 一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法
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