【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器视觉，尤其涉及一种物料检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在现代制造业中，生产线投料口的物料检测是确保产品质量和生产效率的关键环节。随着制造业的快速发展和市场竞争的加剧，对物料检测的准确性要求越来越高。
2、现有的物料检测方法包括以下两种：一是基于传统图像处理的物料检测方法；二是基于初级机器学习的物料检测方法。但上述方法在复杂环境(如不均匀的照明、背景杂乱等)下的物料检测结果可能存在误差，使得检测准确性较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种物料检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有的物料检测方法在复杂环境下的物料检测结果可能存在误差，使得检测准确性较低的缺陷，该方法通过图像分割模型，能够准确确定待测物料图像对应的物料轮廓分割结果，基于该物料轮廓分割结果对应的二值化结果，确定感兴趣区域内的物料检测结果，该物料检测结果是较为准确的，整个过程有效提高复杂环境下的检测准确性。
2、本专利技术提供一种物料检测方法，包括如下步骤
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种物料检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二值化结果，确定所述感兴趣区域内的物料检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标二值化结果进行像素级分析，得到所述感兴趣区域内的物料数量信息、物料形状信息和物料位置信息，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述图像分割模型是基于以下步骤训练得到的：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取生产线投料口对应的待测物料图像，包括：
6.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种物料检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述二值化结果，确定所述感兴趣区域内的物料检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标二值化结果进行像素级分析，得到所述感兴趣区域内的物料数量信息、物料形状信息和物料位置信息，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述图像分割模型是基于以下步骤训练得到的：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取生产线投料口对应的待测物料图像，包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：鄢鹏程，李胜德，吴昊罡，王辉，胡晓飞，张一然，赵丽媛，靳少朋，张士杰，郑毅斐，王毅，李军，王岳轩，刘洋，石丛林，
申请(专利权)人：北京起重运输机械设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。