【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的工业互联网数据管理方法及系统。
技术介绍
1、工业互联网是一个将互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术与工业场景深度融合的概念，它旨在通过连接机器、设备、传感器和人员，实现工业数据的收集、交换、分析和优化，药品生产与工业互联网结合时，工业互联网能够与各种机械设备有效结合，以提高工业生产效率，减少人力使用，应用到药品分拣时，需针对药品包装的字符信息进行视觉提取，以进行信息的匹配以及记录，由于药品包装质量参差不齐，存在文字串行以及字符分布不均的问题，药品的信息字符识别难度较大，导致无法满足实际使用需求，因此，如何提高药品包装的字符信息的识别效果，进而提高药品工业生产效率是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
2、中国专利公开号cn117911668a公布了一种药品信息识别方法及装置，包括：通过获取多角度拍摄的初始药瓶图像信息；对所述初始药瓶图像信息进行预处理，得到参考药瓶图像信息；对所述参考药瓶图像信息使用尺度不变特征转换策略进行图像拼接，得到目标药瓶图像信息；对所述目标药瓶图像信息进行字符识别，得到药瓶编码；根据所述药瓶编码在预设药品信息档案库中查询，得到药品信息，通过多角度拍摄得到初始药瓶图像信息，从而对初始药瓶图像信息进行识别。由此可见，上述技术方案存在以下问题：未考虑药瓶字符信息的复杂性，未根据实际情况针对字符区域识别方式进行适应性调整，在文字串行以及字符分布不均时导致标签信息识别效果较差，进而导致药品的检测效果较差。
技术实
1、为此，本专利技术提供一种基于人工智能的工业互联网数据管理方法及系统，用以克服现有技术中未考虑药瓶字符信息的复杂性，未根据实际情况针对字符区域识别方式进行适应性调整，在文字串行以及字符分布不均时导致标签信息识别效果较差，进而导致药品的检测效果较差的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于人工智能的工业互联网数据管理方法，包括：
3、获取药瓶信息，根据角度影响系数以及倾斜文字占比确定各药瓶对应的待分析图像；
4、根据文字复杂系数以及标签偏差值确定待分析图像的标签状态；
5、根据标签状态确定区域划分方式为根据字符分布参考值确定划分优化方式或组合划分，划分优化方式为关联影响区域划分或关联字符划分；
6、根据标签模糊状态确定标签信息分析方式为根据文本相似度确定标签信息合格度或根据影响字符组数量以及影响字符组分布系数确定分析优化方式；
7、分析优化方式为根据综合评估值确定标签信息合格度或根据替换标签信息的字符组匹配度以及模糊敏感系数确定标签信息合格度；
8、根据颜色差异度以及标签信息合格度确定药瓶质量是否合格。
9、进一步地，针对一药瓶对应的若干标签图像，选择角度影响系数小于预设角度影响系数且倾斜文字占比小于预设倾斜文字占比的任意一标签图像，并记为待分析图像。
10、进一步地，根据文字复杂系数以及标签偏差值确定标签状态，标签状态包括：
11、文字复杂系数大于或等于预设文字复杂系数或标签偏差值大于或等于预设标签偏差值的第一标签状态；
12、文字复杂系数小于预设文字复杂系数且标签偏差值小于预设标签偏差值的第二标签状态。
13、进一步地，根据标签状态确定区域划分方式；
14、第一标签状态下，区域划分方式为根据字符分布参考值确定划分优化方式；
15、第二标签状态下，区域划分方式为组合划分，
16、其中，组合划分包括：
17、针对待分析图像中的各字符行按照距离药瓶瓶盖由近及远的顺序进行组合分析，针对单个字符行进行组合分析时，将该字符行记为目标字符行，将目标字符行以外的其他未记入字符组合的字符行记为参考字符行；
18、将位于差异参考字符行上方的各参考字符行以及目标字符行的集合记为一字符组合；
19、并继续针对未记为字符组合的字符行进行组合分析，直至各字符行均记入字符组合；
20、将各字符组合对应的框选区域作为标签信息区域；
21、所述差异参考字符行为与目标字符行的字符差值大于预设字符差值且与药瓶瓶盖距离最近的参考字符行；
22、所述框选区域为能够包含单个字符组合对应的全部字符的最小矩形。
23、进一步地，根据字符分布参考值确定划分优化方式；
24、若字符分布参考值大于或等于预设字符分布参考值，划分优化方式为关联影响区域划分；
25、若字符分布参考值小于预设字符分布参考值，划分优化方式为关联字符划分，
26、其中，针对各字符按照阅读顺序进行相似检测，针对单个未记入框选区域的字符进行相似检测时，将该字符记为目标字符，将与目标字符的字体和字号均相同的字符以及目标字符记为关联字符，将能够包含各关联字符的最小矩形记为框选区域，
27、并继续针对未记入框选区域的字符进行相似检测，直至各字符均记入框选区域，将各框选区域记为标签信息区域。
28、进一步地，所述关联影响区域划分包括：
29、识别各字符行对应的影响区域，针对各影响区域按照距离药瓶瓶盖由近及远的顺序进行关联分析，针对单个影响区域进行关联分析时，将该影响区域记为目标影响区域，将目标影响区域外的其他未记入框选区域的影响区域记为参考影响区域；
30、若目标影响区域不存在缺失文字段落，则将目标影响区域记为框选区域；
31、若目标影响区域存在缺失文字段落，则将位于没有缺失文字段落的参考影响区域上方的各参考影响区域以及目标影响区域记为关联影响区域，将能够包含各关联影响区域的最小矩形记为框选区域；
32、并继续针对未记入框选区域的影响区域进行关联分析，直至各影响区域均记入框选区域，将各框选区域记为标签信息区域；
33、所述影响区域为能够包含单个字符行对应的全部字符且存在一边与参考区域长度相同的最小矩形；
34、所述参考区域为能够包含一标签信息中全部字符且面积最小的矩形区域。
35、进一步地，根据标签模糊状态确定标签信息分析方式；
36、第一标签模糊状态下，标签信息分析方式为根据文本相似度确定标签信息合格度，其中，标签信息合格度与文本相似度为正相关关系。
37、第二标签模糊状态下，标签信息分析方式为根据影响字符组数量以及影响字符组分布系数确定分析优化方式；
38、所述标签模糊状态包括标签信息中不存在模糊字符组的第一标签模糊状态，以及，标签信息中存在模糊字符组的第二标签模糊状态。
39、进一步地，根据影响字符组数量以及影响字符组分布系数确定分析优化方式；
40、若影响字符组数量大于或等于预设影响字符组数量或影响字符组分布系数小于预设影响字符组分布系数，分析优化方式为根据综合评估值确定标签信息合格度，其中，标签信息合格度与综合评估值为负相关关本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，针对一药瓶对应的若干标签图像，选择角度影响系数小于预设角度影响系数且倾斜文字占比小于预设倾斜文字占比的任意一标签图像，并记为待分析图像。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据文字复杂系数以及标签偏差值确定标签状态，标签状态包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据标签状态确定区域划分方式；
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据字符分布参考值确定划分优化方式；
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，所述关联影响区域划分包括：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据标签模糊状态确定标签信息分析方式；
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其
9.根据权利要求7所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据颜色差异度以及标签信息合格度确定药瓶质量是否合格；
10.一种应用权利要求1至9任一权利要求所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法的管理系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，针对一药瓶对应的若干标签图像，选择角度影响系数小于预设角度影响系数且倾斜文字占比小于预设倾斜文字占比的任意一标签图像，并记为待分析图像。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据文字复杂系数以及标签偏差值确定标签状态，标签状态包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据标签状态确定区域划分方式；
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的工业互联网数据管理方法，其特征在于，根据字符分布参考值确定划分...
【专利技术属性】
技术研发人员：权利红，白岩峰，董月，贾树鹏，张人允，周海龙，王晨，张佳明，
申请(专利权)人：天津博诺智创机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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