一种玩偶的生产管理方法及其系统技术方案

一种玩偶的生产管理方法及其系统，其获取待检测玩偶的监控图像；利用深度学习和人工智能技术对玩偶的监控图像进行特征提取和分类以实现对玩偶表面缺陷的自动化检测，提高玩偶的生产效率和质量水平，保障消费者的权益和安全。全。全。

【技术实现步骤摘要】
一种玩偶的生产管理方法及其系统


[0001]本申请涉及智能化生产
，并且更具体地，涉及一种玩偶的生产管理方法及其系统。

技术介绍

[0002]随着玩具市场的不断扩大，玩偶作为一种受欢迎的玩具，其生产质量成为了制造商和消费者都关注的问题。为了保证玩偶的安全性、美观性和功能性，需要对其生产过程进行监控和控制，特别是进行质量检测，以保证玩偶的安全性、美观性和功能性。
[0003]然而，在玩偶的生产管理过程中，传统的质量检测存在人工检测效率低、误检率高的问题。因此，期待一种解决方案。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种玩偶的生产管理方法及其系统，其获取待检测玩偶的监控图像；利用深度学习和人工智能技术对玩偶的监控图像进行特征提取和分类以实现对玩偶表面缺陷的自动化检测，提高玩偶的生产效率和质量水平，保障消费者的权益和安全。
[0005]第一方面，提供了一种玩偶的生产管理方法，其包括：获取待检测玩偶的监控图像；对所述监控图像进行图像预处理以得到预处理后监控图像，其中，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种玩偶的生产管理方法，其特征在于，包括：获取待检测玩偶的监控图像；对所述监控图像进行图像预处理以得到预处理后监控图像，其中，所述图像预处理包括灰度转换、图像标准化、CLAHE和伽马校正；对所述预处理后监控图像进行图像分块处理以得到监控图像块的序列；将所述监控图像块的序列通过包含嵌入层的ViT模型以得到多个玩偶局部图像块特征向量；将所述多个玩偶局部图像块特征向量排列为玩偶全局特征矩阵后通过双向注意力机制模块以得到分类特征矩阵；对所述分类特征矩阵进行特征分布优化以得到优化分类特征矩阵；以及将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述待检测玩偶是否存在表面缺陷。2.根据权利要求1所述的玩偶的生产管理方法，其特征在于，对所述预处理后监控图像进行图像分块处理以得到监控图像块的序列，包括：对所述预处理后监控图像进行均匀分块处理以得到所述监控图像块的序列，其中，所述监控图像块的序列中各个监控图像块具有相同的尺寸。3.根据权利要求2所述的玩偶的生产管理方法，其特征在于，将所述监控图像块的序列通过包含嵌入层的ViT模型以得到多个玩偶局部图像块特征向量，包括：使用所述ViT模型的嵌入层对所述监控图像块的序列中的各个监控图像块进行向量嵌入化以得到图像块嵌入向量的序列；以及将所述图像块嵌入向量的序列输入所述ViT模型的转换器以得到所述多个玩偶局部图像块特征向量。4.根据权利要求3所述的玩偶的生产管理方法，其特征在于，将所述图像块嵌入向量的序列输入所述ViT模型的转换器以得到所述多个玩偶局部图像块特征向量，包括：将所述图像块嵌入向量的序列进行一维排列以得到图像块全局特征向量；计算所述图像块全局特征向量与所述图像块嵌入向量的序列中各个图像块嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；以及分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述图像块嵌入向量的序列中各个图像块嵌入向量进行加权以得到所述多个玩偶局部图像块特征向量。5.根据权利要求4所述的玩偶的生产管理方法，其特征在于，将所述多个玩偶局部图像块特征向量排列为玩偶全局特征矩阵后通过双向注意力机制模块以得到分类特征矩阵，包括：将所述玩偶全局特征矩阵分别沿着水平方向和垂直方向进行池化以得到第一向池化向量和第二向池化向量；对所述第一向池化向量和所述第二向池化向量进行关联编码以得到双向关联矩阵；将所述双向关联矩阵输入Sigmoid激活函数以得到双向关联权重矩阵；以及计算所述双向关联权重矩阵和所述玩偶全局特征矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁琪琛，
申请(专利权)人：北京天翊文化传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：