一种数据处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，数据处理方法包括：利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息；根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数；在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像；其中，所述目标颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。本方案很好的解决了现有技术中针对颜色转换的数据处理方案不具有可解释性，无法对后续方案进行有效指导的问题。进行有效指导的问题。进行有效指导的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着人工智能相关技术的发展，深度神经网络在物体识别、语义分割、自然语言处理等领域都有了成熟的应用，尤其是基于卷积神经网络的计算机视觉技术，在识别正确率和推理时间上，已经在多个场景中超越了人类的识别能力。
[0003]在智慧工业场景中，计算机视觉技术有着丰富的应用，如：瑕疵检测；但是，现有基于计算机视觉的瑕疵检测方案中涉及的针对颜色转换的模型不具有可解释性。
[0004]具体的，现有技术中针对颜色转换的数据处理方案存在不具有可解释性，无法对后续方案进行有效指导等缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种数据处理方法、装置及设备，以解决现有技术中针对颜色转换的数据处理方案不具有可解释性，无法对后续方案进行有效指导的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种数据处理方法，包括：
[0007]利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息；
[0008]根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数；
[0009]在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像；
[0010]其中，所述目标颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。
[0011]可选的，所述根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数，包括：
[0012]根据所述参考图像对应的输出信息的每一维向量，调整图像采集参数中对应图像颜色转换方式的参数值。
[0013]可选的，在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像之后，还包括：
[0014]根据所述第一待处理图像，得到第一待检测图像；
[0015]对所述第一待检测图像进行瑕疵检测。
[0016]可选的，所述根据所述第一待处理图像，得到第一待检测图像，包括：
[0017]将所述第一待处理图像，作为第一待检测图像；或者，
[0018]利用所述目标颜色转换模型，对所述第一待处理图像进行颜色转换，得到所述第一待处理图像对应的输出信息；
[0019]根据所述第一待处理图像和所述第一待处理图像对应的输出信息，得到第一待检测图像。
[0020]可选的，所述根据所述第一待处理图像和所述第一待处理图像对应的输出信息，得到第一待检测图像，包括：
[0021]根据所述第一待处理图像对应的输出信息的每一维向量，对第一待处理图像的对应图像颜色转换方式的参数值进行调整，得到第一待检测图像。
[0022]可选的，在利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息之前，还包括：
[0023]获取初始颜色转换模型；
[0024]利用至少一个有标签的第一目标图像，对所述初始颜色转换模型进行训练，得到目标颜色转换模型。
[0025]可选的，所述利用至少一个有标签的第一目标图像，对所述初始颜色转换模型进行训练，得到目标颜色转换模型，包括：
[0026]利用所述初始颜色转换模型，对所述第一目标图像进行颜色转换，得到所述第一目标图像对应的输出信息；
[0027]根据所述第一目标图像以及所述第一目标图像对应的输出信息，得到第二目标图像；
[0028]对所述第二目标图像进行瑕疵检测，得到检测结果；
[0029]根据所述检测结果对应的损失函数值，对所述初始颜色转换模型进行更新，得到目标颜色转换模型；
[0030]其中，所述初始颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。
[0031]可选的，在利用至少一个有标签的第一目标图像，对所述初始颜色转换模型进行训练，得到目标颜色转换模型之后，还包括：
[0032]利用所述目标颜色转换模型，对第二待处理图像进行颜色转换，得到所述第二待处理图像对应的输出信息；
[0033]根据所述第二待处理图像以及所述第二待处理图像对应的输出信息，得到第二待检测图像；
[0034]对所述第二待检测图像进行瑕疵检测。
[0035]可选的，所述N维向量包括以下至少一项：
[0036]代表颜色空间及对应的更改量的向量元素；
[0037]代表色调及对应的更改量的向量元素；
[0038]代表亮度及对应的更改量的向量元素；
[0039]代表饱和度及对应的更改量的向量元素；
[0040]代表明度及对应的更改量的向量元素；
[0041]代表更改量相对原始量运算方式的向量元素。
[0042]本专利技术实施例还提供了一种数据处理装置，包括：
[0043]第一处理模块，用于利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息；
[0044]第一设置模块，用于根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数；
[0045]第一采集模块，用于在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像；
[0046]其中，所述目标颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。
[0047]可选的，所述根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数，包括：
[0048]根据所述参考图像对应的输出信息的每一维向量，调整图像采集参数中对应图像颜色转换方式的参数值。
[0049]可选的，还包括：
[0050]第二处理模块，用于在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像之后，根据所述第一待处理图像，得到第一待检测图像；
[0051]第一检测模块，用于对所述第一待检测图像进行瑕疵检测。
[0052]可选的，所述根据所述第一待处理图像，得到第一待检测图像，包括：
[0053]将所述第一待处理图像，作为第一待检测图像；或者，
[0054]利用所述目标颜色转换模型，对所述第一待处理图像进行颜色转换，得到所述第一待处理图像对应的输出信息；
[0055]根据所述第一待处理图像和所述第一待处理图像对应的输出信息，得到第一待检测图像。
[0056]可选的，所述根据所述第一待处理图像和所述第一待处理图像对应的输出信息，得到第一待检测图像，包括：
[0057]根据所述第一待处理图像对应的输出信息的每一维向量，对第一待处理图像的对应图像颜色转换方式的参数值进行调整，得到第一待检测图像。
[0058]可选的，还包括：
[0059]第一获取模块，用于在利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息之前，获取初始颜色转换模型；
[0060]第一训练模块，用于利用至少一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息；根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数；在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像；其中，所述目标颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述参考图像对应的输出信息，设置图像采集参数，包括：根据所述参考图像对应的输出信息的每一维向量，调整图像采集参数中对应图像颜色转换方式的参数值。3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在设置后的图像采集参数下，采集第一待处理图像之后，还包括：根据所述第一待处理图像，得到第一待检测图像；对所述第一待检测图像进行瑕疵检测。4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一待处理图像，得到第一待检测图像，包括：将所述第一待处理图像，作为第一待检测图像；或者，利用所述目标颜色转换模型，对所述第一待处理图像进行颜色转换，得到所述第一待处理图像对应的输出信息；根据所述第一待处理图像和所述第一待处理图像对应的输出信息，得到第一待检测图像。5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一待处理图像和所述第一待处理图像对应的输出信息，得到第一待检测图像，包括：根据所述第一待处理图像对应的输出信息的每一维向量，对第一待处理图像的对应图像颜色转换方式的参数值进行调整，得到第一待检测图像。6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在利用目标颜色转换模型，对至少一个参考图像进行颜色转换，得到各所述参考图像对应的输出信息之前，还包括：获取初始颜色转换模型；利用至少一个有标签的第一目标图像，对所述初始颜色转换模型进行训练，得到目标颜色转换模型。7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述利用至少一个有标签的第一目标图像，对所述初始颜色转换模型进行训练，得到目标颜色转换模型，包括：利用所述初始颜色转换模型，对所述第一目标图像进行颜色转换，得到所述第一目标图像对应的输出信息；根据所述第一目标图像以及所述第一目标图像对应的输出信息，得到第二目标图像；对所述第二目标图像进行瑕疵检测，得到检测结果；根据所述检测结果对应的损失函数值，对所述初始颜色转换模型进行更新，得到目标颜色转换模型；
其中，所述初始颜色转换模型的输出信息为N维向量，每一维向量代表一种图像颜色转换方式及对应的更改量；所述N为大于或等于1的整数。8.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，在利用至少一个有标签的第一目标图像，对所述初始颜色转换模型进行训练，得到目标颜色转换模型之后，还包括：利用所述目标颜色转换模型，对第二待处理图像进行颜色转换，得到所述第二待处理图像对应的输出信息；根据所述第二待处理图像以及所述第二待处理图像对应的输出信息，得到第二待检测图像；对所述第二待检测图像进行瑕疵检测。9.根据权利要求1至8任一项所述的数据处理方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔德群，李杨，李小涛，牛亚文，郝镇齐，高滨，
申请(专利权)人：清华大学中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：