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公开(公告)号：CN112991334A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110431688.9
申请日：2021-04-21
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种面向工业颗粒连片制品的全局定位的方法、装置。所述方法包括：获取多张工业颗粒连片制品分割图像；根据所述工业颗粒连片制品分割图像，计算每个颗粒在所述工业颗粒连片制品分割图像中的定位信息；对多张所述工业颗粒连片制品分割图像进行拼接，获得工业颗粒连片制品全局图像；所述工业颗粒连片制品全局图像包括所述工业颗粒连片制品分割图像的位置信息；根据所述颗粒在所述工业颗粒连片制品分割图像中的定位信息，以及所述工业颗粒连片制品分割图像的位置信息，计算所述颗粒在所述工业颗粒连片制品全局图像的定位信息。采用本方法能够提高颗粒在全局图像的定位效率和准确率。
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公开(公告)号：CN110298415B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910766533.3
申请日：2019-08-20
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种半监督学习的训练方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括：对历史标注样本进行聚类，计算得到聚类中心；接收新的标注样本和未标注样本；根据模型计算标注样本的预测标签，结合预测标签与实际标签求得第一损失函数；对比分析未标注样本和聚类中心的历史标注样本的一致性，并计算得到第二损失函数；结合第一损失函数和第二损失函数，并采用预设的半监督学习算法优化模型的参数。本发明只要标注少量的样本，极大降低了标注过程的成本；利用少量的标注样本，来引导大量的未标注样本进行特征训练，充分发挥了未标注样本的作用，可以进一步辅助模型的训练，提高模型的预测能力。
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公开(公告)号：CN110298415A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910766533.3
申请日：2019-08-20
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种半监督学习的训练方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括：对历史标注样本进行聚类，计算得到聚类中心；接收新的标注样本和未标注样本；根据模型计算标注样本的预测标签，结合预测标签与实际标签求得第一损失函数；对比分析未标注样本和聚类中心的历史标注样本的一致性，并计算得到第二损失函数；结合第一损失函数和第二损失函数，并采用预设的半监督学习算法优化模型的参数。本发明只要标注少量的样本，极大降低了标注过程的成本；利用少量的标注样本，来引导大量的未标注样本进行特征训练，充分发挥了未标注样本的作用，可以进一步辅助模型的训练，提高模型的预测能力。
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公开(公告)号：CN111553911A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010380845.3
申请日：2020-05-08
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种面向工业颗粒连片制品的全局定位的方法、装置。所述方法包括：获取多张工业颗粒连片制品分割图像；根据所述工业颗粒连片制品分割图像，计算每个颗粒在所述工业颗粒连片制品分割图像中的定位信息；对多张所述工业颗粒连片制品分割图像进行拼接，获得工业颗粒连片制品全局图像；所述工业颗粒连片制品全局图像包括所述工业颗粒连片制品分割图像的位置信息；根据所述颗粒在所述工业颗粒连片制品分割图像中的定位信息，以及所述工业颗粒连片制品分割图像的位置信息，计算所述颗粒在所述工业颗粒连片制品全局图像的定位信息。采用本方法能够提高颗粒在全局图像的定位效率和准确率。
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公开(公告)号：CN110390682B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910884601.6
申请日：2019-09-19
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种模板自适应的图像分割方法、系统和可读存储介质，所述方法包括：接收待分割的产品原图像以及对应的产品型号；根据所述产品型号查找到对应的模板小图；采用模板小图匹配算法将所述模板小图与所述产品原图像进行匹配，并将匹配到的目标区域在所述产品原图像中分割出；输出分割好的产品图像，并进行显示。本发明利用模板小图匹配算法和模板坐标补位算法，能够自适应的对各种产品型号的产品原图像进行分割处理，以便于后续对分割好的产品图像进行机器质检，进而替代了人工质检，节省了人力成本，提升了质检效率。
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公开(公告)号：CN112991334B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110431688.9
申请日：2021-04-21
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
摘要： 本申请涉及一种面向工业颗粒连片制品的全局定位的方法、装置。所述方法包括：获取多张工业颗粒连片制品分割图像；根据所述工业颗粒连片制品分割图像，计算每个颗粒在所述工业颗粒连片制品分割图像中的定位信息；对多张所述工业颗粒连片制品分割图像进行拼接，获得工业颗粒连片制品全局图像；所述工业颗粒连片制品全局图像包括所述工业颗粒连片制品分割图像的位置信息；根据所述颗粒在所述工业颗粒连片制品分割图像中的定位信息，以及所述工业颗粒连片制品分割图像的位置信息，计算所述颗粒在所述工业颗粒连片制品全局图像的定位信息。采用本方法能够提高颗粒在全局图像的定位效率和准确率。
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公开(公告)号：CN109886342A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910141312.7
申请日：2019-02-26
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的模型训练方法和装置。其中，该方法包括：从产品样本中获取标注数据和无标注数据；根据标注数据得到第一损失函数；根据无标注数据得到第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数对产品样本进行迭代训练，得到训练模型，其中，训练模型用于对产品的质量进行检测。本发明解决了工业检测中需要标注样本数据量大，标注数据成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN110390682A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910884601.6
申请日：2019-09-19
申请人： 视睿(杭州)信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种模板自适应的图像分割方法、系统和可读存储介质，所述方法包括：接收待分割的产品原图像以及对应的产品型号；根据所述产品型号查找到对应的模板小图；采用模板小图匹配算法将所述模板小图与所述产品原图像进行匹配，并将匹配到的目标区域在所述产品原图像中分割出；输出分割好的产品图像，并进行显示。本发明利用模板小图匹配算法和模板坐标补位算法，能够自适应的对各种产品型号的产品原图像进行分割处理，以便于后续对分割好的产品图像进行机器质检，进而替代了人工质检，节省了人力成本，提升了质检效率。
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