一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法技术

本发明专利技术涉及一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法，结合目标的CAD模型来生成深度学习数据集，将其输入到神经网络中进行训练，实现了对实际工件图片的快速、稳定的定位效果，相比于人工现场采集图片的费时费力，更加灵活高效，对目标工件的检测定位提供了一种更加实时、稳定的方法。它包括生成仿真图片和制作标签两个过程，本发明专利技术与现有技术相比的优点在于：针对应用深度学习实现工业目标定位需求时遇到的数据集获取困难的问题，提出了本发明专利技术方法，通过一种基于OpenGL的三维视景虚拟仿真技术，结合CAD模型，制作实现一种深度学习仿真工件数据集，相比于现场采集图片更加节省人力物力，可以短时间内生成大量训练图片，定位实时性更好、稳定性更强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法
本专利技术涉及到一种深度学习数据集制作方法，具体是指一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法。
技术介绍
OpenGL实际上是一种图形与硬件的接口，由SGI公司设计，是为编程人员所设计的图形生成工具软件库，如同其他应用程序接口API一样，是一个简单、容易使用的图形制作工具。目前也有其他的图形应用程序接口API，但OpenGl已经发展成为所有计算机硬件平台制造商实际采用的工业标准，同时也为软件开发者广泛使用[1]。随着计算机硬件性能的不断提升，基于深度学习的分类、检测算法在图像处理、目标检测、跟踪定位、实时抓取等关键
展现出巨大优势[2]，但是由于多数应用场景的数据集仍较为缺失，部分场合数据获取十分困难，这给深度学习的工业场景应用带来极大的困难。基于仿真技术的三位视景图像生成技术可以达到十分逼真的效果，通过模拟生成的数据集更加高校灵活，也节省了大量人力物力。同时对于采集具有一定毒性或腐蚀等作业环境的图片时，更能保证安全性和稳定性。[1]侯冬曼,陈武喝,马佳洪.基于OpenGL的虚本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法，其特征在于：它包括包括生成仿真图片和制作标签两个过程：/n所述的生成仿真图片过程包括如下步骤：/n步骤S1：使用blender软件对目标CAD模型设置对应实际工件材料的纹理、材质特性，包括纹理坐标映射、透明度、高光、反射率等；/n步骤S2：将制作成的工件仿真模型导入到OpenGL仿真环境中，并打开漫反射贴图、镜面光贴图等设置；/n步骤S3：根据需求获取一定数量的目标工件实际工业应用场景图片，将其设置为仿真工件模型的仿真背景；/n步骤S4：在仿真环境中添加适当的环境光、一定角度的定向光源和动态的点光源(其位置在三维空间中不断改变)，均采用白色光...

【技术特征摘要】
1.一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法，其特征在于：它包括包括生成仿真图片和制作标签两个过程：
所述的生成仿真图片过程包括如下步骤：
步骤S1：使用blender软件对目标CAD模型设置对应实际工件材料的纹理、材质特性，包括纹理坐标映射、透明度、高光、反射率等；
步骤S2：将制作成的工件仿真模型导入到OpenGL仿真环境中，并打开漫反射贴图、镜面光贴图等设置；
步骤S3：根据需求获取一定数量的目标工件实际工业应用场景图片，将其设置为仿真工件模型的仿真背景；
步骤S4：在仿真环境中添加适当的环境光、一定角度的定向光源和动态的点光源(其位置在三维空间中不断改变)，均采用白色光；
步骤S5：改变生成的仿真工件数量和位姿，结合步骤S3中的动态光源和步骤S4中的仿真工业背景，改变虚拟相机的位置和视角，截取生成大量仿真图片并保存；
所述的制作标签过程包括如下步骤：
步骤S6：使用LabelMe软件对生成的仿真图片进行标签制作，包括2D包围框绘制和类别标注，并保存为特定的标签格式；
步骤S7：将每一张仿真图片及其对应的标签文件进行整理，按一定比例划分为训练集、验证集和测试集，完成数据集制作。


2.根据权利要求1所述的一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法，其特征在于：所述的步骤S1具体为在blender软件中，在“纹理”一栏对目标工件的CAD模型添加纹理图片，下拉菜单中设置纹理坐标映射参数；在“材质”一栏对CAD模型设置漫反射参数、高光模式、着色方式、镜面反射参数等；
导出设置好的CAD模型为.obj格式，同时生成存储材质等信息的.mtl文件，将两者与纹理图片作为OpenGL图形库的输入。


3.根据权利要求1所述的一种基于CAD模型的深度学习仿真数据集制作方法，其特征在于：步骤S4具体为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李福东，陶显，赵家军，徐德，
申请(专利权)人：扬州蓝邦数控制刷设备有限公司，扬州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32