基于人工智能的热成型模具检测方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的热成型模具检测方法，其特征在于，应用于机器视觉检测系统，所述方法包括：从初始热成型模具训练图像序列中提取与重点标注模具应用环境对应的多个模具训练图像簇，每个模具训练图像簇包括X个模具训练图像，所述X为正整数；针对于所述X个模具训练图像的每个模具训练图像，将所述模具训练图像加载到第一热成型模具检测网络，依据所述第一热成型模具检测网络生成所述模具训练图像对应的Y个第一模具缺陷概率分布，所述Y为正整数；针对于所述X个模具训练图像的每个模具训练图像，将所述模具训练图像加载到第二热成型模具检测网络，依据所述第二热成型模具检测网络生成所述模具训练图像对应的Y个第二模具缺陷概率分布，所述第二热成型模具检测网络与所述第一热成型模具检测网络为不同模型架构的基学习器；依据所述Y个第一模具缺陷概率分布，对所述每个模具训练图像簇进行训练图像清洗，生成第一可信模具训练图像序列，并依据所述Y个第二模具缺陷概率分布，对所述每个模具训练图像簇进行训练图像清洗，生成第二可信模具训练图像序列；依据所述第二可信模具训练图像序列对所述第一热成型模具检测网络进行网络权重信息更新，生成第一目标热成型模具检测网络，依据所述第一可信模具训练图像序列对所述第二热成型模具检测网络进行网络权重信息更新，生成第二目标热成型模具检测网络，并并基于所述第一目标热成型模具检测网络和所述第二目标热成型模具检测网络对任意输入的目标热成型模具图像数据进行模具缺陷检测，生成所述目标热成型模具图像数据对应的模具缺陷检测数据。