图像识别模型的训练方法技术

本公开提供了一种图像识别模型的训练方法

【技术实现步骤摘要】
图像识别模型的训练方法、喷丝板检测方法及装置


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及图像识别
、
深度学习
，具体涉及一种图像识别模型的训练方法
、
喷丝板检测方法及装置
。

技术介绍

[0002]在纺丝生产工艺中，喷丝板将粘流态的高聚物熔体或溶液，通过微孔转变成有特定截面状的细流，经过凝固介质或凝固浴固化而形成丝条
。
熔体中存在的机械杂质
、
凝胶
、
碳纤
、
热裂等微粒，往往会堵塞喷丝板的微孔，从而造成原丝纤度不匀，产生注头
、
丝细
、
丝毛等疵点，因此需要定期对喷丝板进行检测
。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种图像识别模型的训练方法
、
喷丝板检测方法及装置，以解决或缓解现有技术中的一项或更多项技术问题
。
[0004]第一方面，本公开提供了一种图像识别模型的训练方法，包括：基于第一图像识别模型对喷丝板样本图像进行处理，得到喷丝板样本图像中各个微孔的标注状态信息，其中，喷丝板样本图像为光源发出的光经过喷丝板样本的各个微孔，并经放大件放大后在成像件上形成的投影图像，各个微孔的标注状态信息用于表征与其对应各个微孔的形状状态；基于喷丝板样本图像以及各个微孔的标注状态信息，对预设图像识别模型进行训练，得到目标图像识别模型，目标图像识别模型用于对喷丝板投影图像进行处理，以得到喷丝板中各个微孔的状态信息
。
[0005]第二方面，本公开提供了一种喷丝板检测方法，用于喷丝板检测设备，喷丝板检测设备包括夹持件
、
光源
、
成像件以及放大件，夹持件用于夹持喷丝板，光源和成像件分别位于夹持件的两侧，放大件位于成像件和夹持件之间，光源发出的光能够经过喷丝板的各个待测微孔，并经放大件放大后在成像件上形成喷丝板投影图像；方法包括：获取成像件上的喷丝板投影图像；利用目标图像识别模型对喷丝板投影图像进行处理，得到喷丝板中各个待测微孔的状态信息，其中，目标图像识别模型为根据上述实施例中任一项的训练方法训练得到的；基于各个待测微孔的状态信息，确定喷丝板的检测结果
。
[0006]第三方面，提供了一种图像识别模型的训练装置，包括：处理单元，用于基于第一图像识别模型对喷丝板样本图像进行处理，得到喷丝板样本图像中各个微孔的标注状态信息，其中，喷丝板样本图像为光源发出的光经过喷丝板样本的各个微孔，并经放大件放大后在成像件上形成的投影图像，各个微孔的标注状态信息用于表征与其对应各个微孔的形状状态；训练单元，用语言基于喷丝板样本图像以及各个微孔的标注状态信息，对预设图像识别模型进行训练，得到目标图像识别模型，目标图像识别模型用于对喷丝板投影图像
进行处理，以得到喷丝板中各个微孔的状态信息
。
[0007]第四方面，提供了一种喷丝板检测装置，用于喷丝板检测设备，喷丝板检测设备包括夹持件
、
光源
、
成像件以及放大件，夹持件用于夹持喷丝板，光源和成像件分别位于夹持件的两侧，放大件位于成像件和夹持件之间，光源发出的光能够经过喷丝板的各个待测微孔，并经放大件放大后在成像件上形成喷丝板投影图像；装置包括：获取单元，获取成像件上的喷丝板投影图像；预测单元，用于利用目标图像识别模型对喷丝板投影图像进行处理，得到喷丝板中各个待测微孔的状态信息，其中，目标图像识别模型为根据上述任一项的训练方法训练得到的；确定单元，用于基于各个待测微孔的状态信息，确定喷丝板的检测结果
。
[0008]第五方面，提供了一种喷丝板检测设备，包括：至少一个处理器；以及与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法
。
[0009]第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法
。
[0010]根据本公开实施例提供的图像识别模型的训练方法
、
喷丝板检测方法及装置，能够自动对喷丝板的各个待测微孔的状态信息进行检测，从而确定喷丝板的检测结果，无需人工检测，节省人力，提高了检测效率
。
[0011]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围
。
本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解
。
附图说明
[0012]在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素
。
这些附图不一定是按照比例绘制的
。
应该理解，这些附图仅描绘了根据本公开提供的一些实施方式，而不应将其视为是对本公开范围的限制
。
[0013]图1是本公开一实施例提供的喷丝板检测设备的结构示意图；图2是图1中喷丝板的结构示意图；图3是本公开另一实施例提供的图像识别模型的训练方法的流程示意图；图4是本公开一实施例提供的喷丝板检测方法的流程示意图；图5是本公开一实施例提供的图像识别模型的训练装置的示意性框图；图6是本公开另一实施例提供的喷丝板检测装置的示意性框图；图7是用来实现本公开实施例的图像识别模型的训练方法或喷丝板检测方法的喷丝板检测设备的框图
。
具体实施方式
[0014]下面将参考附图对本公开作进一步地详细描述
。
附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件
。
尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比
例绘制附图
。
[0015]另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节
。
本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施
。
在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法
、
手段
、
元件和电路等未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨
。
[0016]相关技术中，喷丝板的检测需要人工完成，工作人员需要检查喷丝板上每个微孔是否有堵塞或者开裂等问题，但是，由于喷丝板上的微孔数量众多，且微孔的尺寸较小，导致喷丝板的检测费时费力
。
[0017]为了解决上述问题中的至少一个，本公开实施例提供一种图像识别模型的训练方法
、
喷丝板检测方法及装置，通过基于第一图像识别模型对喷丝板样本图像进行处理，得到喷丝板样本图像中各个微孔的标注状态信息，其中，喷丝板样本图像为光源发出的光依次透过喷丝板样本以及放大件，并在成像件上形成的投影图像，各个微孔的标注状态信息用于表征与其对应各个微孔的形状状态；基于喷丝板样本图像以及各个微孔的标注状本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像识别模型的训练方法，包括：基于第一图像识别模型对喷丝板样本图像进行处理，得到所述喷丝板样本图像中各个微孔的标注状态信息，其中，所述喷丝板样本图像为光源发出的光经过所述喷丝板样本的各个微孔
、
并经放大件放大后在成像件上形成的投影图像，所述各个微孔的标注状态信息用于表征与其对应各个微孔的形状状态；基于所述喷丝板样本图像以及所述各个微孔的标注状态信息，对预设图像识别模型进行训练，得到目标图像识别模型，所述目标图像识别模型用于对喷丝板投影图像进行处理，以得到所述喷丝板中各个微孔的状态信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，基于第一图像识别模型对喷丝板样本图像进行处理，得到所述喷丝板样本图像中各个微孔的标注状态信息，包括：将所述喷丝板样本图像输入所述第一图像识别模型中的第一子模型，得到所述各个微孔的第一信息集合，所述第一信息集合包括所述各个微孔的第一状态信息
、
所述各个微孔的第一位置信息以及所述各个微孔的第一状态信息对应的第一置信度；将所述喷丝板样本图像输入所述第一图像识别模型中的第二子模型，得到所述各个微孔的第二信息集合，所述第二信息集合包括所述各个微孔的第二状态信息
、
所述各个微孔的第二位置信息以及所述各个微孔的第二状态信息对应的第二置信度；基于所述第一信息集合以及所述第二信息集合，确定所述各个微孔的标注状态信息
。3.
根据权利要求2所述的方法，其中，基于所述第一信息集合以及所述第二信息集合，确定所述各个微孔的标注状态信息，包括：基于所述第一信息集合中的第一位置信息以及所述第二信息集合中的第二位置信息，确定所述各个微孔的状态信息子集，所述状态信息子集包括同一微孔的第一状态信息以及第二状态信息；针对所述各个微孔中的第一微孔的状态信息子集，在所述第一微孔的第一状态信息与所述第一微孔的第二状态信息不匹配的情况下，基于所述第一状态信息对应的第一置信度以及所述第二状态信息对应的第二置信度，确定所述第一微孔的综合置信度；基于所述第一微孔的综合置信度以及置信度阈值，确定所述第一微孔的标注状态信息；至少基于所述第一微孔的标注状态信息，确定所述各个微孔的标注状态信息
。4.
根据权利要求1‑3中任一项所述的方法，其中，基于所述喷丝板样本图像以及所述各个微孔的标注状态信息，对预设图像识别模型进行训练，得到目标图像识别模型，包括：基于预设图像识别模型对所述喷丝板样本图像进行处理，得到各个微孔的预测状态信息；基于所述各个微孔的预测状态信息以及所述各个微孔的标注状态信息，确定第一损失函数；将温度标量添加至所述第一损失函数，得到第二损失函数，所述温度标量用于平衡所述预设图像检测模型对不同形状状态的微孔之间差异的敏感性；基于所述第二损失函数，对所述预设图像识别模型的参数进行调整，得到所述目标图像识别模型
。5.
根据权利要求4所述的方法，其中，将温度标量添加至所述第一损失函数，得到第二
损失函数，包括：基于温度标量，确定动态温度函数，所述动态温度函数用于表征所述温度标量随时间的变化关系；将所述动态温度函数添加至所述第一损失函数，得到所述第二损失函数
。6.
根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述各个微孔的预测状态信息以及所述各个微孔的标注状态信息，确定第一损失函数，包括：基于所述各个微孔的预测状态信息
、
所述各个微孔的标注状态信息以及所述第一图像识别模型的损失函数，确定第一损失函数
。7.
一种喷丝板检测方法，用于喷丝板检测设备，所述喷丝板检测设备包括夹持件
、
光源
、
成像件以及放大件，所述夹持件用于夹持喷丝板，光源和成像件分别位于所述夹持件的两侧，所述放大件位于所述成像件和所述夹持件之间，所述光源发出的光能够经过所述喷丝板的各个待测微孔
、
并经所述放大件放大后在所述成像件上形成喷丝板投影图像；所述方法包括：获取所述成像件上的喷丝板投影图像；利用目标图像识别模型对所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，彭先涛，邱奕博，刘明义，李大可，王丹丹，沈军，
申请(专利权)人：浙江恒逸石化有限公司，
类型：发明
国别省市：