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公开(公告)号：CN118470287A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410706574.4
申请日：2024-06-03
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的金属零件结构识别方法及装置，涉及图像处理领域，方法包括：获取采集的零件原始图像，通过洪水填充法与均值滤波处理图像中存在的噪声；对去噪后的图像，通过边缘检测等算法获得金属零件主体区域，排除背景影响；在提取出金属零件的主体图像后，采用标准化降低模型学习特征的难度，以此来训练零件结构编码器；通过动量对比算法，使模型从大量未标注样本中学习语义特征，实现无监督学习的方式完成模型预训练，提高模型的泛化能力；基于语义分割算法，添加解码器构建特征金字塔，使用少量标注样本完成训练，实现从预训练任务到具体任务的迁移，以此达到对抓取区域的精确识别。
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