一种基于机器视觉的卷线识别方法及卷线设备

专利主权项内容

1.一种基于机器视觉的卷线识别方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标卷线图像，对所述目标卷线图像进行识别对象划分得到目标识别对象；对所述目标卷线图像进行特征映射，得到所述目标识别对象对应的目标上下文表征向量；通过事先部署的识别对象和目标质检对照关系图中质检对象间的对应关系，确定所述目标识别对象对应的一个或多个候选质检对象；其中，每一所述候选质检对象携带对应的质检结果；对于每个候选质检对象，获取所针对的候选质检对象的目标语义表征向量；其中，所述目标语义表征向量为基于初始语义表征向量获得的，所述初始语义表征向量为基于第一目标对象特征映射网络对所述所针对的候选质检对象对应的语义表征图像进行特征映射获得的，所述语义表征图像是在所述目标质检对照关系图中获得的；所述第一目标对象特征映射网络为基于第一表征向量误差调试获得的，所述第一表征向量误差通过第一上下文表征向量和第一语义表征向量确定得到，所述第一上下文表征向量为基于待调试的第一上下文特征映射网络对卷线图像样本进行特征映射获得的，所述卷线图像样本属于第一识别对象样本对应的第一调试样例，所述调试样例中还包括所述第一识别对象样本对应的语义表征图像，所述第一语义表征向量为基于待调试的第一对象特征映射网络对所述第一识别对象样本对应的语义表征图像进行特征映射获得的，所述第一识别对象样本对应的语义表征图像是在第一识别对象样本所在的质检对照关系图中获得的，所述卷线图像样本与所述第一识别对象样本具有包含关系；通过所述目标上下文表征向量和各个候选质检对象各自的目标语义表征向量，确定各个候选质检对象分别对应的支持概率，通过各个候选质检对象分别对应的支持概率从所述一个或多个候选质检对象中确定所述目标识别对象对应的匹配识别对象；将所述匹配识别对象对应的质检结果作为所述目标识别对象对应的质检结果；在事先部署的卷线图像集合中抽取出识别对象，确定所述识别对象对应的质检对象，构建所述识别对象和对应的质检对象间的对应关系；所述对应的质检对象为与所述识别对象所在卷线图像具有包含关系的对象；对于所述对应关系中的质检对象，确定所针对的质检对象在所述卷线图像集合中的存在频次；对于所述对应关系中的识别对象，确定与所针对的识别对象存在对应关系的各个质检对象分别对应的存在频次，得到确定频次；计算所述所针对的质检对象的存在频次与所述确定频次的比例，得到所述所针对的质检对象的支持概率系数，构建所述所针对的质检对象与所述支持概率系数之间的对应关系；所述通过所述目标上下文表征向量和各个候选质检对象各自的目标语义表征向量，确定各个候选质检对象分别对应的支持概率，包括：分别确定所述目标上下文表征向量和各个候选质检对象各自的目标语义表征向量之间的共性度量结果，将各个候选质检对象分别对应的共性度量结果乘以分别对应的支持概率系数，得到各个候选质检对象分别对应的支持概率。