一种裂纹识别方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种裂纹识别方法及装置，包括：获取待分析对象对应的待分析图像；将待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；待分析图像包括多个部分图像；根据部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；根据关联特征信息确定部分图像的分类结果；根据分类结果得到待分析对象对应的裂纹识别信息。本申请方案可以对待分析图像进行分块处理，通过关联部分图像集的关联特征信息得到各个部分图像的分类结果，进而使分类结果是对待分析图像中不同范围的图像进行综合判断后得到的，可以有效克服由于部分图像的尺寸小导致特征很少，导致最终得到的裂纹识别信息精度会比较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种裂纹识别方法及装置
本申请涉及图像识别
，尤其涉及一种裂纹识别方法及装置。
技术介绍
禽蛋在运输过程中经常会因为各种原因被磕碰和撞击，导致一些禽蛋产生裂纹，有的禽蛋甚至直接破损。对于破损比较明显的蛋，目前有很多种方法来处理，比如图像分类，目标检测等技术。而对于不太明显的裂纹而言，单独通过这些模型是很难有很高的准确率的。相关技术中，由于裂纹在全图中占比较小，以及裂纹的不连贯且多变性；因此，对于裂纹检测问题，现有的视觉上常用的技术方案无法达到很好的裂纹识别效果。针对相关技术中存在的诸多技术问题，目前尚未提供有效的解决方案。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种裂纹识别方法及装置。第一方面，本申请实施例提供了一种裂纹识别方法，包括：获取待分析对象对应的待分析图像；将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。可选的，如前述的裂纹识别方法，所述根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息，包括：确定所有所述部分图像中的目标部分图像的第一局部特征信息；在所有所述部分图像中，确定与目标部分图像满足预设相邻要求的相邻部分图像；所述关联部分图像集包括：所述目标部分图像和相邻部分图像；确定各个所述相邻部分图像对应的第二局部特征信息；根据所述第二局部特征信息得到与所述相邻部分图像对应的相邻特征信息；根据所述第一局部特征信息和相邻特征信息得到所述关联特征信息。可选的，如前述的裂纹识别方法，所述根据所述第一局部特征信息和相邻特征信息得到所述关联特征信息，包括：根据每个所述部分图像的局部特征信息，得到所述待分析图像对应的全局特征信息；将所述第一局部特征信息、相邻特征信息和全局特征信息按照预设的加权策略进行计算后得到加权结果；根据所述加权结果得到所述关联特征信息。可选的，如前述的裂纹识别方法，还包括：获取用于对待训练模型进行训练的样本图像；确定对所述样本图像进行分割的分割策略；按照所述分割策略对所述样本图像进行分割得到多个分割子图像；根据各个所述分割子图像的第一位置信息以及裂纹信息得到与所述样本图像对应的分类矩阵；对应于同一个所述分割子图像的第一位置信息与第二位置信息对应设置；所述第一位置信息用于表征所述分割子图像在所述待分析图像中的位置；所述第二位置信息用于表征根据所述分割子图像对应的裂纹信息得到的预设局部特征信息在所述分类矩阵中的位置；根据所述样本图像以及与各个所述样本图像对应的分类矩阵得到训练数据和校验数据；通过所述训练数据对待训练模型进行训练，得到训练后模型；在通过所述校验数据对所述训练后模型进行校验，并满足预设精度要求后，将所述训练后模型作为所述图像分析模型。可选的，如前述的裂纹识别方法，所述根据各个分割子图像的第一位置信息以及裂纹信息得到与样本图像对应的分类矩阵，包括：获取对所述样本图像进行裂纹标记得到的裂纹标记信息；根据各个所述分割子图像中包括的所述裂纹标记信息的长度得到各个所述分割子图像对应的所述裂纹信息；根据所述裂纹信息确定各个所述分割子图像中包括的所述裂纹标记信息的长度是否在预设范围内，得到各个所述分割子图像对应的预设局部特征信息；根据各个所述分割子图像在所述样本图像中的位置，得到与各个所述分割子图像对应的所述第一位置信息；根据各个所述分割子图像对应的所述第一位置信息和预设局部特征信息，得到与所述样本图像对应的分类矩阵。可选的，如前述的裂纹识别方法，在所述待分析对象的类型为第一预设类型时；在所述根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息之后，还包括：根据所述裂纹识别信息确定所述待分析对象的裂纹长度信息；在所述裂纹长度信息超过预设的上限阈值时，判定所述待分析对象为破损对象；获取所述待分析对象的对象位置信息；根据所述对象位置信息生成与所述待分析对象对应的剔除信息。可选的，如前述的裂纹识别方法，在所述待分析对象的类型为第二预设类型时；在所述根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息之后，还包括：根据所述裂纹识别信息确定所述待分析对象的裂纹长度信息；在所述裂纹长度信息超过预设的第二上限阈值时，获取所述待分析对象的定位信息；根据所述定位信息生成与所述待分析对象对应的维修信息。第二方面，本申请实施例提供了一种裂纹识别装置，包括：获取模块，用于获取待分析对象对应的待分析图像；局部特征模块，用于将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；关联特征模块，用于根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；分类模块，用于根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；识别模块，用于根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序时，实现如前述任一项所述的处理方法。第四方面，本申请实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如前述任一项所述的处理方法。本申请实施例提供了一种裂纹识别方法及装置，包括：获取待分析对象对应的待分析图像；将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：可以对待分析图像进行分块处理，然后得到每个部分图像的局部特征信息，并通过关联部分图像集的关联特征信息得到各个部分图像的分类结果，进而使分类结果是对待分析图像中不同范围的图像进行综合判断后得到的，可以有效克服由于部分图像的尺寸小导致特征很少，导致最终得到的裂纹识别信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种裂纹识别方法，其特征在于，包括：/n获取待分析对象对应的待分析图像；/n将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；/n根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；/n根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；/n根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种裂纹识别方法，其特征在于，包括：
获取待分析对象对应的待分析图像；
将所述待分析图像输入预设的图像分析模型，得到用于表征各个部分图像是否包括裂纹的局部特征信息；所述待分析图像包括多个所述部分图像；
根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息；所述关联部分图像集中包括多个相互连接的所述部分图像；
根据所述关联特征信息确定所述部分图像的分类结果；
根据所述分类结果得到所述待分析对象对应的裂纹识别信息。


2.根据权利要求1所述的裂纹识别方法，其特征在于，所述根据所述部分图像的局部特征信息，得到关联部分图像集对应的关联特征信息，包括：
确定所有所述部分图像中的目标部分图像的第一局部特征信息；
在所有所述部分图像中，确定与目标部分图像满足预设相邻要求的相邻部分图像；所述关联部分图像集包括：所述目标部分图像和相邻部分图像；
确定各个所述相邻部分图像对应的第二局部特征信息；
根据所述第二局部特征信息得到与所述相邻部分图像对应的相邻特征信息；
根据所述第一局部特征信息和相邻特征信息得到所述关联特征信息。


3.根据权利要求2所述的裂纹识别方法，其特征在于，所述根据所述第一局部特征信息和相邻特征信息得到所述关联特征信息，包括：
根据每个所述部分图像的局部特征信息，得到所述待分析图像对应的全局特征信息；
将所述第一局部特征信息、相邻特征信息和全局特征信息按照预设的加权策略进行计算后得到加权结果；
根据所述加权结果得到所述关联特征信息。


4.根据权利要求1所述的裂纹识别方法，其特征在于，还包括：
获取用于对待训练模型进行训练的样本图像；
确定对所述样本图像进行分割的分割策略；
按照所述分割策略对所述样本图像进行分割得到多个分割子图像；
根据各个所述分割子图像的第一位置信息以及裂纹信息得到与所述样本图像对应的分类矩阵；对应于同一个所述分割子图像的第一位置信息与第二位置信息对应设置；所述第一位置信息用于表征所述分割子图像在所述待分析图像中的位置；所述第二位置信息用于表征根据所述分割子图像对应的裂纹信息得到的预设局部特征信息在所述分类矩阵中的位置；
根据所述样本图像以及与各个所述样本图像对应的分类矩阵得到训练数据和校验数据；
通过所述训练数据对待训练模型进行训练，得到训练后模型；
在通过所述校验数据对所述训练后模型进行校验，并满足预设精度要求后，将所述训练后模型作为所述图像分析模型。


5.根据权利要求4所述的裂纹识别方法，其特征在于，所述根据各个分割子图像的第一位置信息以及裂纹信息得到与样本图像对应的分类矩阵，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏睿，
申请(专利权)人：北京海益同展信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11