用于生成分割掩码的方法和系统技术方案

一种用于生成至少一个图像(IM)的分割掩码(MIm，CMIm1，CMIm2)的方法，该方法包括：A)为至少一个图像(IM)生成多个超像素(SP)，B)为生成的多个超像素(SP)自动生成标记，其中，该自动生成标记包括通过以下步骤生成用于基于多个分割掩码(MIm，CMIm1)训练语义分割模型的该标记：通过从参考超像素的参考数据集中识别最相似的参考超像素(RSP11，…，RSP34)来为每个超像素(SP)生成标记，其中，每个参考超像素(RSP11，…，RSP34)与类(类1，类2，类3，…，类n)相关联，用于该语义分割模型的监督训练，其中，标记的超像素形成至少一个图像(Im)的分割掩码(MIm，CMIm1)；C)计算机辅助地检查生成的分割掩码(MIm)的正确性，其中，该正确性检查包括标记未标记的超像素以及通过将未正确标记的超像素分配给正确的类来校正未正确标记的超像素的标记。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本文公开的主题涉及用于基于所提供的图像生成分割掩码并基于所生成的分割掩码训练语义分割模型的系统和方法。此外，本文公开的主题涉及一种用于通过使用上述训练的语义分割模型来监测工具、尤其是加工工具的切削刀片的状态的系统。

技术介绍

1、在图像场景中标记对象并使用语义分割来执行该任务在现有技术中是已知的(参见例如公开为us2015/0206315 a1的美国专利申请，或arxiv：1711.05998v1[cs.cv]，2017年11月16日在线)。这些高度自动的技术易于出错，其中一些超像素未被标记或被不正确地标记。

2、图像可以是(加工)工具磨损图像，这些图像在增材制造过程期间拍摄并且包括缺陷的图像、涂层图像等。虽然本公开中的焦点集中在加工应用上，但是本领域技术人员将理解，本文公开的方法和系统也适用于与增材制造和/或涂层过程相关的图像。

3、在机加工中，工件的质量，例如尺寸精度和表面粗糙度，主要取决于切削工具的状态，即其磨损。术语工具磨损是指从工具切削边缘和相邻区域的原始形状的形状变化。

4、工具磨损的原因有很多。根据具体情况本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.用于生成至少一个图像(Im)的分割掩码(MIm，CMIm1，CMIm2)的方法，所述方法包括

2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述多个所述超像素是通过使用超像素采样网络来完成的。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述超像素采样网络基于简单线性迭代聚类算法和深度神经网络的组合。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，自动生成标记包括计算超像素(SP)与所述参考数据集的所述参考超像素(RSP11，…，RSP34)的相似性。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，计算多个所述超像素(SP)中的超像素与来自所述参考数据集的每...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.用于生成至少一个图像(im)的分割掩码(mim，cmim1，cmim2)的方法，所述方法包括

2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述多个所述超像素是通过使用超像素采样网络来完成的。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述超像素采样网络基于简单线性迭代聚类算法和深度神经网络的组合。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，自动生成标记包括计算超像素(sp)与所述参考数据集的所述参考超像素(rsp11，…，rsp34)的相似性。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，计算多个所述超像素(sp)中的超像素与来自所述参考数据集的每个参考超像素(rsp11，…，rsp34)的相似性，并且对于多个所述超像素中的每个超像素重复该计算。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，计算所述相似性包括设定相似性阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，当所计算的相似性低于所设定的相似性阈值时，发出通知。

8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其中，计算所述相似性包括将距离度量学习方法应用于所述超像素(sp)和所述参考超像素(rsp11，…，rsp34)。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述距离度量学习方法包括

10.根据权利要求4至9中任一项所述的方法，其中，所述参考数据集包括一个或多个子集(类1，类2，类3，…，类n)，其中，每个子集包括与所述类中的一个类相关联的参考超像素(rsp11，…，

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，还包括：检查所述分割掩码(mim)的逻辑...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢卡斯·雅尼施，本杰明·塞缪尔·卢茨，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：