[發(fā)明專利]緊固件識別方法、系統(tǒng)及電子設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811069737.3
• 申請日: 2018-09-13
• 公開（公告）號: CN109190721A
• 公開（公告）日: 2019-01-11
• 發(fā)明（設計）人: 徐澤明;付自福
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳增強現(xiàn)實技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市德錦知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44352
• 代理人: 丁敬偉

本發(fā)明揭示了一種緊固件識別方法、系統(tǒng)及電子設備，屬于計算機應用技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取對緊固件采集的目標圖像；采用預先構(gòu)建的權(quán)重文件對所述目標圖像進行圖像識別，識別所述目標圖像中的緊固件類型。上述緊固件識別方法、系統(tǒng)及電子設備能夠有效地對緊固件進行管理，降低了選擇緊固件時的時間成本，實現(xiàn)緊固件管理及裝配的自動化及信息化，大大提高了生產(chǎn)效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機應用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種緊固件識別方法、系統(tǒng)及電子設備。

背景技術(shù)

緊固件是作緊固連接用且應用極為廣泛的一類機械零件。緊固件，使用行業(yè)廣泛，包括能源、電子、電器、機械、化工、冶金、模具、液壓等等行業(yè)，在各種機械、設備、車輛、船舶、鐵路、橋梁、建筑、結(jié)構(gòu)、工具、儀器、化工、儀表和用品等上面，都可以看到各式各樣的緊固件，是應用最廣泛的機械基礎(chǔ)件。

緊固件的品種規(guī)格繁多，性能用途各異，而且標準化、系列化、通用化的程度也極高。

目前，工業(yè)器件、部件的裝配多采用人工進行核驗、評測、人工裝配等，導致緊固件整體不易管理，成本過高，生產(chǎn)效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決相關(guān)技術(shù)中緊固件管理成本較高的技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種緊固件識別方法、系統(tǒng)及電子設備。

第一方面，提供了一種緊固件識別方法，包括：

獲取對緊固件采集的目標圖像；

采用預先構(gòu)建的權(quán)重文件對所述目標圖像進行圖像識別，識別所述目標圖像中的緊固件類型。

可選的，所述方法還包括：

采集緊固件的樣本圖像；

對所述樣本圖像進行深度學習，構(gòu)建所述權(quán)重文件。

可選的，所述對所述樣本圖像進行深度學習，構(gòu)建所述權(quán)重文件的步驟包括：

對所述樣本圖像進行緊固件類型及位置坐標的標記，得到標記文件；

通過所述標記文件從所述樣本圖像中提取圖像特征；

采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對所述圖像特征進行訓練，得到所述權(quán)重文件。

可選的，所述方法還包括：

對確定緊固件類型的所述目標圖像進行深度學習，識別所述目標圖像中緊固件的裝配狀態(tài)。

第二方面，提供了一種緊固件識別系統(tǒng)，包括：

目標圖像獲取模塊，用于獲取對緊固件采集的目標圖像；

圖像識別模塊，用于采用預先構(gòu)建的權(quán)重文件對所述目標圖像進行圖像識別，識別所述目標圖像中的緊固件類型。

可選的，所述系統(tǒng)還包括：

樣本圖像采集模塊，用于采集緊固件的樣本圖像；

深度學習模塊，用于對所述樣本圖像進行深度學習，構(gòu)建所述權(quán)重文件。

可選的，所述深度學習模塊包括：

標記單元，用于對所述樣本圖像進行緊固件類型及位置坐標的標記，得到標記文件；

圖像特征提取單元，用于通過所述標記文件從所述樣本圖像中提取圖像特征；

訓練單元，用于采用神經(jīng)網(wǎng)絡模型對所述圖像特征進行訓練，得到所述權(quán)重文件。

可選的，所述系統(tǒng)還包括：

樣本圖像采集模塊，用于對確定緊固件類型的所述目標圖像進行深度學習，識別所述目標圖像中緊固件的裝配狀態(tài)。