公开(公告)号：CN118298238B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202410463695.0

申请日：2024-04-17

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 孙中彬 ,  黎晓龙 ,  胡帅 ,  陈彦池 ,  阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/32

Abstract: 本发明提供了一种胶囊瑕疵检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉领域，包括获取多张历史胶囊图像，选取预训练好的网络作为教师网络，并构建一个与教师网络结构相同的学生网络，通过历史胶囊图像对两个网络进行训练；将待测胶囊图像分别输入教师网络和训练后的学生网络，将两者的输出结果做差后取平方，并沿着网络通道求平方的均值，得到了教师网络和学生网络的输出特征差异图；使用双线性插值将特征差异图恢复成原图大小，把特征差异图中最大的像素值作为整个胶囊的异常得分，利用异常得分对胶囊进行良品和次品的分类，实现了次品的检测；把特征差异图中各区域的像素值作为像素的瑕疵得分，根据瑕疵得分进行像素点级别的瑕疵分类，实现了瑕疵的定位。该方法能够有效地检测胶囊次品，并定位出各种尺寸大小的瑕疵。

公开(公告)号：CN116992367A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310792026.3

申请日：2023-06-30

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 孙中彬 ,  刁宇轩 ,  周勇 ,  黎晓龙 ,  胡帅

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/243 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/107

Abstract: 本发明公开了一种基于标签划分的多标签邮件情感分类方法，包括：S1、获取多标签邮件情感分类数据集Emotions；S2、利用单标签划分方法将多标签邮件情感分类数据集Emotions转换成多个单标签数据集；S3、利用C4.5决策树算法对每个单标签数据集进行学习，构建相应的单标签决策树分类模型；S4、利用标签对划分方法将多标签邮件情感分类数据集Emotions转换成多个标签对数据集；S5、利用C4.5决策树算法对每个标签对数据集进行学习，构建相应的标签对决策树分类模型；S6、对于待分类的邮件，获取其对应的文本属性特征，将其转化为一个待分类邮件样本；S7、使用单标签决策树模型和标签对决策树分类模型对进行分类，将结果合并成多标签类别，实现该邮件样本的情感分类。

公开(公告)号：CN118298238A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410463695.0

申请日：2024-04-17

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 孙中彬 ,  黎晓龙 ,  胡帅 ,  陈彦池 ,  阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/32

Abstract: 本发明提供了一种胶囊瑕疵检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉领域，包括获取多张历史胶囊图像，选取预训练好的网络作为教师网络，并构建一个与教师网络结构相同的学生网络，通过历史胶囊图像对两个网络进行训练；将待测胶囊图像分别输入教师网络和训练后的学生网络，将两者的输出结果做差后取平方，并沿着网络通道求平方的均值，得到了教师网络和学生网络的输出特征差异图；使用双线性插值将特征差异图恢复成原图大小，把特征差异图中最大的像素值作为整个胶囊的异常得分，利用异常得分对胶囊进行良品和次品的分类，实现了次品的检测；把特征差异图中各区域的像素值作为像素的瑕疵得分，根据瑕疵得分进行像素点级别的瑕疵分类，实现了瑕疵的定位。该方法能够有效地检测胶囊次品，并定位出各种尺寸大小的瑕疵。