【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，具体涉及一种基于深度学习的相机光源自动配置方法。
技术介绍
1、随着智能制造的不断推进，工业自动化生产逐渐取代了人工操作。其中，视觉检测在工业自动化生产中扮演着重要角色。通常情况下，工业相机用于获取图像。为了获得高质量的图像，我们需要根据不同的检测场景和物体调整光源的位置、亮度和颜色等参数，对目标进行照明，以改善图像质量和增强目标特征。然而，手动调节参数往往依赖于操作人员的主观判断，这带来了一系列问题：首先，人的主观性对参数的调整影响极大，不同的操作人员有不同的判断和偏好，可能导致不一致的参数设置，从而影响检测结果的一致性；其次，手动调整参数常常难以确定最优的参数设置，这可能会影响检测结果的准确性和可靠性；最后，工业生产中有大量的相机被部署在生产线上，如果每个相机的参数都需要由工作人员手动调整，将会消耗大量的人力和时间。因此，需要一种基于客观质量评价的相机自动调参技术，以提高成像的效率、精度和稳定性。
2、目前已有的相机光源配置系统通常使用传统的图像处理方法来实现。为了降低系统的计算量，通常使用预定...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，所述建立初始数据集的具体方法为：准备不同光源条件、不同相机参数的多角度拍摄图像，设定对应的评判标准对拍摄得到的图片进行打分，分数范围为0到10之间，形成初始数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，所述构建图像质量评价训练集具体方法为：将图片保存路径与图片评分一一对应，存储到csv文件，作为标注信息，并通过随机平移、旋转的方法进行数据增强，扩充数据集。p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，所述建立初始数据集的具体方法为：准备不同光源条件、不同相机参数的多角度拍摄图像，设定对应的评判标准对拍摄得到的图片进行打分，分数范围为0到10之间，形成初始数据集。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，所述构建图像质量评价训练集具体方法为：将图片保存路径与图片评分一一对应，存储到csv文件，作为标注信息，并通过随机平移、旋转的方法进行数据增强，扩充数据集。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，所述步骤s3中具体训练流程如下：
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的相机光源自动配置方法，其特征在于，所述步骤s303具体方法为：将输入特征图分为两部分，一部分进行卷积操作，另一部分保持不变；对于大...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘勇志，宋艳枝，杨周旺，
申请(专利权)人：合肥人工智能与大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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