[發(fā)明專利]一種基于判別決策樹(shù)的工業(yè)部件分類方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111471716.6
• 申請(qǐng)日: 2021-12-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114638277A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔振;張桐;張雪雅;王丹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京深視角科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/771;G06V10/46
• 代理公司: 北京德崇智捷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11467
• 代理人: 金星

1.一種基于判別決策樹(shù)的工業(yè)部件分類方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、標(biāo)注工業(yè)部件圖像中關(guān)鍵點(diǎn)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)位置，并根據(jù)檢測(cè)結(jié)果使用殘差網(wǎng)絡(luò)提取局部區(qū)域特征；

步驟2、選擇不同分裂屬性即標(biāo)注的關(guān)鍵點(diǎn)，賦予每個(gè)分裂屬性不同權(quán)值以初始化各屬性在決策樹(shù)中的判別順序；

步驟3、根據(jù)已標(biāo)注好的分裂屬性，使用線性判別分析（LDA）對(duì)樣本特征進(jìn)行降維，計(jì)算樣本與模板樣本特征的成對(duì)距離（Pair-wise distance）將樣本數(shù)據(jù)劃分到不同分支，再對(duì)非葉子節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)遞歸調(diào)用該步驟方法直至達(dá)到終止條件；

步驟4、依據(jù)每類分裂屬性上分類準(zhǔn)確率的排序調(diào)整分裂屬性在決策樹(shù)中的判別順序，使用新的順序和步驟3中分裂方法再次劃分樣本數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)樣本類別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于判別決策樹(shù)的工業(yè)部件分類方法，其特征在于，步驟1中，選取ResNet50網(wǎng)絡(luò)的C3層特征，再接RoIAlign方法從選取的特征層中提取關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的局部特征向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于判別決策樹(shù)的工業(yè)部件分類方法，其特征在于，步驟2中，分裂屬性除工業(yè)部件關(guān)鍵點(diǎn)（如軸承和排氣孔）外，規(guī)定零件中心環(huán)形區(qū)域單獨(dú)作為一種屬性（圓盤(pán)）。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于判別決策樹(shù)的工業(yè)部件分類方法，其特征在于，步驟3中，對(duì)于每個(gè)分裂屬性特征向量，根據(jù)分裂屬性的分類使用線性判別分析進(jìn)行降維，然后計(jì)算訓(xùn)練或測(cè)試樣本與注冊(cè)集樣本的成對(duì)距離，將樣本數(shù)據(jù)劃分到不同分支子節(jié)點(diǎn)，對(duì)非葉子節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)遞歸調(diào)用該方法，若當(dāng)前層與上一層預(yù)測(cè)類別交集不為空時(shí)取交集，否則取上一層預(yù)測(cè)結(jié)果，直至達(dá)到終止條件，記錄每個(gè)分裂屬性上的分類準(zhǔn)確率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于判別決策樹(shù)的工業(yè)部件分類方法，其特征在于，步驟4中，考慮每一分裂屬性的分類準(zhǔn)確率，對(duì)所有分裂屬性準(zhǔn)確率進(jìn)行排序，按照從大到小順序考慮每一分裂屬性在決策樹(shù)中的排序，并優(yōu)先考慮較穩(wěn)定屬性（圓盤(pán)），排序后按照步驟3重新訓(xùn)練判別決策樹(shù)。