[發明專利]辦公桌椅的智能化制造方法及其系統

在審

• 申請號: 202310253478.4
• 申請日: 2023-03-09
• 公開（公告）號: CN116129251A
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 段元朝;薛旭
• 申請（專利權）人: 湖州藝鳴智能家居有限公司
• 主分類號: G06V20/00
• 分類號: G06V20/00;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 北京恒泰銘睿知識產權代理有限公司 11642
• 代理人: 謝福存

一種辦公桌椅的智能化制造方法及其系統，其獲取被檢測第一辦公家具的六視圖和被檢測第二辦公家具的六視圖；采用基于深度學習的人工智能技術，對被檢測第一辦公家具和被檢測第二辦公家具進行基于全局和/或基于局部的多維度圖像對比，基于此對被檢測第一辦公家具和被檢測第二辦公家具進行一致性檢測，以確保同一批次的辦公家具具有高度的一致性。

技術領域

本申請涉及智能化制造技術領域，并且更具體地，涉及一種辦公桌椅的智能化制造方法及其系統。

背景技術

辦公桌椅是指用于辦公使用的桌子和椅子。隨著物聯網、5G等技術的發展，傳統的制備辦公桌椅的制造廠商在往智能化和無人化的方向發展，以提高制備效率且提高產品的可控性。

在辦公桌椅的智能化制備中，期待能夠對同一批次的桌子或椅子進行一致性檢測，以確保同一批次的桌子或椅子能夠具有高度的一致性。這樣如果產品的制備工序出現問題，能夠通過產品的一致性檢測來及時地發現并預警，以提升辦公桌椅智能化產線的魯棒性。

發明內容

為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種辦公桌椅的智能化制造方法及其系統，其獲取被檢測第一辦公家具的六視圖和被檢測第二辦公家具的六視圖；采用基于深度學習的人工智能技術，對被檢測第一辦公家具和被檢測第二辦公家具進行基于全局和/或基于局部的多維度圖像對比，基于此對被檢測第一辦公家具和被檢測第二辦公家具進行一致性檢測，以確保同一批次的辦公家具具有高度的一致性。

第一方面，提供了一種辦公桌椅的智能化制造方法，其包括：

獲取被檢測第一辦公家具的六視圖和被檢測第二辦公家具的六視圖，其中，將所述被檢測第一辦公家具的六視圖定義為第一至第六檢測圖像，將所述被檢測第二辦公家具的六視圖定義為第七至第十二檢測圖像；

將所述第一至第六檢測圖像分別通過包含圖像塊嵌入層的ViT模型以得到第一至第六局部圖像特征向量；

將所述第七至第十二檢測圖像分別通過所述包含圖像塊嵌入層的ViT模型以得到第七至第十二局部圖像特征向量；

將所述第一至第六局部圖像特征向量進行二維排列為第一輸入矩陣后通過作為特征提取器的卷積神經網絡模型以得到第一全局關聯特征圖；

將所述第七至第十二局部圖像特征向量進行二維排列為第二輸入矩陣后通過所述作為特征提取器的卷積神經網絡模型以得到第二全局關聯特征圖；

計算所述第一全局關聯特征圖和所述第二全局關聯特征圖之間的差分特征圖；以及

將所述差分特征圖通過分類器以得到分類結果，所述分類結果用于表示所述被檢測第一辦公家具和所述被檢測第二辦公家具之間的一致性是否符合預定標準。

在上述辦公桌椅的智能化制造方法中，將所述第一至第六檢測圖像分別通過包含圖像塊嵌入層的ViT模型以得到第一至第六局部圖像特征向量，包括：對所述第一檢測圖像進行圖像分塊處理以得到第一圖像塊的序列；使用所述圖像塊嵌入層分別對所述第一圖像塊的序列中的各個第一圖像塊進行嵌入編碼以得到第一圖像塊嵌入向量的序列；使用所述ViT模型的轉換器結構對所述第一圖像塊嵌入向量的序列進行基于自注意力機制的全局上下文語義編碼以得到多個第一上下文圖像塊特征向量；以及，將所述多個第一上下文圖像塊特征向量進行級聯以得到所述第一局部圖像特征向量。

在上述辦公桌椅的智能化制造方法中，將所述第七至第十二檢測圖像分別通過所述包含圖像塊嵌入層的ViT模型以得到第七至第十二局部圖像特征向量，包括：對所述第七檢測圖像進行圖像分塊處理以得到第七圖像塊的序列；使用所述圖像塊嵌入層分別對所述第七圖像塊的序列中的各個第七圖像塊進行嵌入編碼以得到第七圖像塊嵌入向量的序列；使用所述ViT模型的轉換器結構對所述第七圖像塊嵌入向量的序列進行基于自注意力機制的全局上下文語義編碼以得到多個第七上下文圖像塊特征向量；以及，將所述多個第七上下文圖像塊特征向量進行級聯以得到所述第七局部圖像特征向量。