一种提高图像识别速度的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种提高图像识别速度的方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：构建目标产品生产图像集合；对目标产品生产图像集合进行标准化预处理，获得标准产品生产图像集合；按照预定卷积特征集合对标准产品生产图像集合进行特征提取，获得目标产品生产特征集合，然后对其进行加权特征融合，获得目标产品特征融合信息；对目标产品特征融合信息进行聚类分析，获得产品质量聚类分析结果；基于识别沉降逻辑和所述产品质量聚类分析结果，构建目标产品生产质量识别模型；向该模型中输入待检测产品生产图像集合，获得待检测产品质量识别结果。达到提高图像识别速度，及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息掌握的技术效果。的技术效果。的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种提高图像识别速度的方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种提高图像识别速度的方法及系统。

技术介绍

[0002]产品品质是指产品在功能、外观、规格、安全性和耐用性等方面的具体标准，一件合格的产品，首先符合客户的品质要求、产品品质标准的要求，为了防止大量不良品出现对公司造成的经济损失，需要对产品的整个生产过程进行控制。
[0003]随着信息时代的到来，制造业也正在发生翻天覆地的变化，信息系统的应用，在产品生产过程中将产生大量的数据，这些大数据能够被搜集和分析用于指导高效高品质生产。
[0004]目前，为了实现对生产过程的控制，利用生产质量识别系统对生产过程的各环节进行信息采集，目前现有技术中，常见的生产质量识别系统采集的生产各节点的图像数据量非常庞大与繁杂，在对图像数据进行处理过程中需要浪费大量的时间，有时还需要工程师对图像信息进行分析以实现对各环节生产质量进行确定，无法及时有效智能的实现对各生产环节质量控制信息的掌握，造成信息延迟，在出现质量问题时无法及时作出响应。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种提高图像识别速度的方法及系统，用于解决现有技术中生产各节点的图像数据量大且繁杂，造成图像识别速度较低，无法及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息的掌握技术问题，达到提高图像识别速度，及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息的掌握，在出现质量问题时及时作出响应，保证生产过程质量控制的技术效果。
[0006]鉴于上述问题，本申请提供了一种提高图像识别速度的方法及系统。
[0007]本申请的第一个方面，提供了一种提高图像识别速度的方法，所述方法应用于一工厂生产质量识别系统，所述系统包括一图像采集装置，所述方法包括：构建目标产品生产图像集合，所述目标产品生产图像集合包括各生产节点的产品生产图像信息；对所述目标产品生产图像集合进行标准化预处理，获得标准产品生产图像集合；按照预定卷积特征集合对所述标准产品生产图像集合进行特征提取，获得目标产品生产特征集合；对所述目标产品生产特征集合进行加权特征融合，获得目标产品特征融合信息；对所述目标产品特征融合信息进行聚类分析，获得产品质量聚类分析结果；基于识别沉降逻辑和所述产品质量聚类分析结果，构建目标产品生产质量识别模型；通过所述图像采集装置获得待检测产品生产图像集合；将所述待检测产品生产图像集合输入所述目标产品生产质量识别模型中，获得待检测产品质量识别结果。
[0008]本申请的第二个方面，提供了一种提高图像识别速度的系统，所述系统包括：第一构建单元，用于构建目标产品生产图像集合，所述目标产品生产图像集合包括各生产节点的产品生产图像信息；第一处理单元，用于对所述目标产品生产图像集合进行标准化预处
理，获得标准产品生产图像集合；第二处理单元，用于按照预定卷积特征集合对所述标准产品生产图像集合进行特征提取，获得目标产品生产特征集合；第三处理单元，用于对所述目标产品生产特征集合进行加权特征融合，获得目标产品特征融合信息；第四处理单元，用于对所述目标产品特征融合信息进行聚类分析，获得产品质量聚类分析结果；第二构建单元，用于基于识别沉降逻辑和所述产品质量聚类分析结果，构建目标产品生产质量识别模型；第一获得单元，用于通过图像采集装置获得待检测产品生产图像集合；第五处理单元，用于将所述待检测产品生产图像集合输入所述目标产品生产质量识别模型中，获得待检测产品质量识别结果。
[0009]本申请的第三个方面，提供了一种提高图像识别速度的系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。
[0010]本申请的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。
[0011]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本申请提供的提高图像识别速度的方法应用于一工厂生产质量识别系统，所述系统包括一图像采集装置，通过构建目标产品生产图像集合，所述目标产品生产图像集合包括各生产节点的产品生产图像信息；对所述目标产品生产图像集合进行标准化预处理，获得标准产品生产图像集合，消除了图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，使得图像更加清晰、平滑效果也更加柔和，为后续对目标产品生产图像集合进行数据处理提供更有效、更准确的数据支持；按照预定卷积特征集合对所述标准产品生产图像集合进行特征提取，获得目标产品生产特征集合；对所述目标产品生产特征集合进行加权特征融合，获得目标产品特征融合信息，提高图像特征识别的准确性，取出更深层次的产品生产特征；对所述目标产品特征融合信息进行聚类分析，获得产品质量聚类分析结果，达到对生产各节点庞大繁杂的图像数据进行分类，方便后续模型的数据运算，减少研究对象的数目的目的；基于识别沉降逻辑和所述产品质量聚类分析结果，构建目标产品生产质量识别模型；通过所述图像采集装置获得待检测产品生产图像集合；将所述待检测产品生产图像集合输入所述目标产品生产质量识别模型中，获得待检测产品质量识别结果，在保证待检测产品质量识别结果准确性的前提下，提高了图像的识别速度，解决了现有技术中生产各节点的图像数据量大且繁杂，造成图像识别速度较低，无法及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息的掌握技术问题，达到提高图像识别速度，及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息的掌握，在出现质量问题时及时作出响应，保证生产过程质量控制的技术效果。
[0012]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0013]图1为本申请提供的一种提高图像识别速度的方法流程示意图；图2为本申请提供的一种提高图像识别速度的方法中获得标准产品生产图像集合的流程示意图；
图3为本申请提供的一种提高图像识别速度的方法中获得目标产品生产质量优化识别模型的流程示意图；图4为本申请提供了一种提高图像识别速度的系统结构示意图；图5为本申请示例性电子设备的结构示意图。
[0014]附图标记说明：第一构建单元11，第一处理单元12，第二处理单元13，第三处理单元14，第四处理单元15，第二构建单元16，第一获得单元17，第五处理单元18，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。
具体实施方式
[0015]本申请通过提供了一种提高图像识别速度的方法及系统，用于解决现有技术中生产各节点的图像数据量大且繁杂，造成图像识别速度较低，无法及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息的掌握技术问题，达到及时有效智能化的实现对各生产环节质量控制信息的掌握，在出现质量问题时及时作出响应，保证生产过程质量控制的技术效果。
[0016]针对上述技术问题，本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提高图像识别速度的方法，其特征在于，所述方法应用于一工厂生产质量识别系统，所述系统包括一图像采集装置，所述方法包括：构建目标产品生产图像集合，所述目标产品生产图像集合包括各生产节点的产品生产图像信息；对所述目标产品生产图像集合进行标准化预处理，获得标准产品生产图像集合；按照预定卷积特征集合对所述标准产品生产图像集合进行特征提取，获得目标产品生产特征集合；对所述目标产品生产特征集合进行加权特征融合，获得目标产品特征融合信息；对所述目标产品特征融合信息进行聚类分析，获得产品质量聚类分析结果；基于识别沉降逻辑和所述产品质量聚类分析结果，构建目标产品生产质量识别模型；通过所述图像采集装置获得待检测产品生产图像集合；将所述待检测产品生产图像集合输入所述目标产品生产质量识别模型中，获得待检测产品质量识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标产品生产图像集合进行标准化预处理，获得标准产品生产图像集合，包括：对所述目标产品生产图像集合进行去噪滤波，获得去噪产品生产图像集合；将所述去噪产品生产图像集合进行显示色彩空间转换，获得显示格式产品生产图像集合；构建图像灰度分布坐标系，将所述显示格式产品生产图像集合映射至所述图像灰度分布坐标系中，获得产品生产图像灰度直方图；对所述产品生产图像灰度直方图进行均衡化处理，获得均值生产图像集合；基于生成对抗网络对所述均值生产图像集合进行图像增强，获得所述标准产品生产图像集合。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得去噪产品生产图像集合，包括：对所述目标产品生产图像集合的图像信号进行小波分解，获得图像信号小波系数；根据所述图像信号小波系数进行阈值量化，确定图像信号小波选取阈值；按照所述图像信号小波选取阈值对所述图像信号小波系数进行截取，获得小于所述图像信号小波选取阈值的噪声信号信息；对所述噪声信号信息进行滤波重构，获得所述去噪产品生产图像集合。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：对所述目标产品生产质量识别模型进行识别效果验证，获得模型识别准确度；获得所述目标产品生产质量识别模型的模型识别速度；将所述模型识别准确度和所述模型识别速度的比值作为识别沉降逻辑系数；如果所述识别沉降逻辑系数未达到预设沉降系数，基于所述识别沉降逻辑系数和所述预设沉降系数的差值，获得模型识别偏差度；基于PSO算法和所述模型识别偏差度，对所述目标产品生产质量识别模型进行优化训练，获得目标产品生产质量优化识别模型。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：闵炜，辛洪钧，肖烽，张勇，
申请(专利权)人：深圳市前海泽金产融科技有限公司，
类型：发明
国别省市：