【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法。
技术介绍
1、在美妆产品制造和物流行业，产品种类繁多且每种产品的批量相对较小，这导致物料管理和清点任务尤为复杂。物料箱内的产品不仅位置随机，而且经常出现轻微堆叠，这增加了物料识别和计数的难度。由于产品形状、大小和包装的多样性，传统的视觉检测系统往往难以准确地识别和计数所有物料。
2、为了实现精确的物料识别和清点，通常需要开发能够识别大量不同产品的目标分割模型。然而，现有的目标识别和分割技术需要大量的训练数据，这些数据必须覆盖所有可能的物料变化，包括不同的物料排列和部分遮挡情况。在实际操作中，收集和标注这样的数据集成本极高，尤其是当新产品不断推出时，数据集需要频繁更新。
3、尽管自动化视觉系统已被广泛应用于工业生产线，但大多数系统针对的是大批量、单一种类的产品制造，无法直接适用于多品种小批量的生产环境。此外，当前的解决方案往往依赖于昂贵的硬件系统和复杂的算法，这不仅增加了成本，还限制了系统的灵活性和可扩展性。
4、为了解决...
【技术保护点】
1.一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，所述S1中的控制环境包括标准化温度、湿度、光线和背景，同时基于工控机控制固定的高分辨率相机进行图像采集。
3.根据权利要求2所述的一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，所述S1中，使用高分辨率相机从若干个角度拍摄每个产品以捕获全方位的产品特征，并对收集的单品图像集合T进行预处理操作，再基于U-Net分割算法对单品图像I∈T进行前景提取，获得每个单品产品的前景提取...
【技术特征摘要】
1.一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，所述s1中的控制环境包括标准化温度、湿度、光线和背景，同时基于工控机控制固定的高分辨率相机进行图像采集。
3.根据权利要求2所述的一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，所述s1中，使用高分辨率相机从若干个角度拍摄每个产品以捕获全方位的产品特征，并对收集的单品图像集合t进行预处理操作，再基于u-net分割算法对单品图像i∈t进行前景提取，获得每个单品产品的前景提取图像集合f＝{f(i)i∈t}。
4.根据权利要求3所述的一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，所述u-net分割算法基于前景图像数据集进行权重参数的优化，再进行前景图像的提取，具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，其特征在于，所述s2中，基于统计模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄鹏，曹晖，王宁，
申请(专利权)人：上海可明科技有限公司，
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。