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公开(公告)号：CN117794832A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202280048235.0
申请日：2022-02-08
Applicant: 西门子股份公司
IPC: B65G43/08 , B65G47/244 , B65B35/58
Abstract: 一种用于自动定向产品容器的计算机实现的方法，包括：获取与生产线上的一批产品容器相关联的参考产品标签图像并且基于参考产品标签图像的感知相关标签特征，使用经训练的深度学习模型来计算参考产品标签图像的感知中心。生产线摄像机获取该批产品容器中单独产品容器的相应产品标签的图像切片。基于所获取的相应产品标签的图像切片和以所计算的参考产品标签图像的感知中心为基础所确定的标签中心来计算用于旋转单独产品容器的旋转角度。将所计算的旋转角度传送到控制器以实现单独产品容器的旋转。
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公开(公告)号：CN119301634A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202280096550.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 西门子股份公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种用于对在车间制造的部件进行视觉检查的基于AI的方法，包括获取在车间制造的标称部件的一组真实图像来创建训练数据组。自监督预训练器模块被用于在自监督学习过程中使用第一数据组在与车间有关的真实世界条件所定义的前置任务上对损失计算神经网络进行预训练。第一数据组通过从图像元数据中自动地提取前置任务相关信息来标记。主异常训练器模块被用于对主异常检测神经网络进行训练以在无监督学习过程中使用第二数据组从输入的制造部件的图像中重构标称部件图像。主异常训练通过测量输入图像的和经重构的图像在经预训练的损失计算神经网络的一个或多个层的特征表示之间的差异来测量输入图像与经重构的图像之间的感知损失。
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公开(公告)号：CN119604886A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202280098937.X
申请日：2022-08-10
Applicant: 西门子股份公司
Abstract: 根据所公开的用于配置具有对生产线上的零件进行基于视觉的检查一个或多个相机的图像获取系统的实施方式，模拟引擎基于零件的3D模型和由可优化参数限定的图像获取系统的配置来渲染由一个或多个相机获取的生产线上的零件的合成图像。表面覆盖测量引擎使用模拟引擎的输出来针对单独相机测量零件表面上的盲点，并且由此确定零件的3D模型上的可见表面覆盖的测量。优化引擎通过基于对由测量的可见表面覆盖所限定的优化目标的评估来更新可优化参数以生成图像获取系统的经更新的配置。迭代地执行上述过程以确定图像获取系统的最终配置。
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公开(公告)号：CN116452493A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310066366.8
申请日：2023-01-12
Applicant: 西门子股份公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06T7/33 , G06V10/24
Abstract: 一种用于检测成型金属部件中的缺陷的方法，包括在由成型工艺制造的部件的合成图像中定位一个或多个关注区域。合成图像是基于对成型工艺的基于物理的模拟来提供的。关注区域表明成型工艺中存在缺陷的高风险。包括实际制造部件的真实图像的训练图像集合与合成图像配准。关注区域被覆盖在每个训练图像上，以从训练图像中提取对应于高风险区域的补片。通过检测从采集的图像中提取的对应于高风险区域的补片中的异常，根据从训练图像中提取的补片来训练异常检测模型，以从采集的成型金属部件的图像中检测成型金属部件中的缺陷。
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