[發明專利]基于X光圖像的導絲分割和尖端點定位方法、系統和裝置

有效

• 申請號: 202011325897.7
• 申請日: 2020-11-24
• 公開（公告）號: CN112348821B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 劉市祺;謝曉亮;周小虎;侯增廣;周彥捷;馬西瑤
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/70
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

1.一種基于X光圖像的導絲分割和尖端點定位方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟S10，獲取包含導絲的區域的X光透射圖像作為待檢測圖像；

步驟S20，基于所述待檢測圖像，通過訓練好的快速注意力融合網絡生成導絲的二值分割掩膜；

步驟S30，將所述二值分割掩膜覆蓋在所述待檢測圖像上獲得導絲圖像和導絲圖像中心線；

步驟S40，基于所述導絲圖像中心線，通過L3U-Net輕量化定位網絡獲取導絲尖端點坐標F_i；包括步驟S41-步驟S44；

步驟S41，基于所述導絲圖像中心線，通過L3U-Net預測生成初測尖端點；

步驟S42，基于所述初測尖端點，通過卷積核為5*5的卷積層進行腐蝕操作，生成待選尖端點；

步驟S43，基于所述導絲圖像中心線和待選尖端點，選取寬度為1像素的導絲圖像中心線和所述待選尖端點的交集Q_t；

步驟S44，所述導絲圖像中心線和所述待選尖端點的交集Q_t的中間值為導絲尖端點坐標F_i。

2.根據權利要求1所述的基于X光圖像的導絲分割和尖端點定位方法，其特征在于，所述快速注意力融合網絡，包括：

順次連接的第一卷積層、多級嵌套的編碼器-解碼器和第二卷積層；所述多級嵌套的編碼器-解碼器為在各級編碼器-解碼器的編碼器與解碼器之間嵌套插入下一級編碼器-解碼器；每級解碼模塊輸出端還通過上采樣卷積連接并與第二卷積層連接；

所述多級嵌套的編碼器-解碼器，其編碼器和解碼器分別包括多個編碼模塊和多個解碼模塊；所述編碼模塊通過殘差連接與對應的同級解碼模塊連接；

所述編碼模塊基于預訓練的MobileNetV2構建，將MobileNetV2網絡的標準卷積層更換為深度可分卷積層；

所述解碼模塊包括順次連接的解碼單元和FAM濾波注意力單元，解碼單元包括轉置卷積和批歸一化部分組成；所述濾波注意力單元包括第一注意力支線、第二注意力支線和注意力總線，第一注意力支線和第二注意力支線相加與注意力總線連接，第二注意力支線的輸入與注意力總線的輸出相乘輸出；所述第一注意力支線包括順次連接的高層輸入端、卷積核為3×3的卷積層、卷積核為1×1的卷積層和批標準化層；所述第二注意力支線包括順次連接的低層輸入端、卷積核為3×3的卷積層、卷積核為1×1的卷積層和批標準化層；所述注意力總線包括順次連接的線性整流層、Sigmoid函數層、線性轉化層和Sigmoid函數層。

3.根據權利要求2所述的基于X光圖像的導絲分割和尖端點定位方法，其特征在于，所述方法還包括通過后處理算法計算尖端點角度，其方法包括：

步驟S51,基于所述待選尖端點，通過卷積核為9*9的卷積層進行膨脹操作，生成膨脹尖端點；

步驟S52，基于所述導絲圖像中心線和膨脹尖端點，選取寬度為1像素的導絲圖像中心線和所述膨脹尖端點的交集D_t；

步驟S53，以所述導絲圖像中心線和所述膨脹尖端點的交集D_t的中間值為導絲角度參考坐標P_i；

步驟S54，基于導絲尖端點坐標F_i和導絲角度參考坐標P_i計算dx和dy，dx為導絲尖端點坐標F_i和導絲角度參考坐標P_i在x軸上的差值，dy為導絲尖端點坐標F_i和導絲角度參考坐標P_i在y軸上的差值；

步驟S55，基于所述dx和dy，獲取導絲尖端的角度θ：

其中，arctan為反三角函數。