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公开(公告)号：CN116523893A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310552054.8
申请日：2023-05-16
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/254 , G06T1/00 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的飞钢检测系统及方法，属于自动化测控技术领域，方法包括：针对钢材生产线采集实时视频流图像；以人工标注飞钢图像训练得到GAN模型，并生成飞钢样本图像作为训练数据；计算相邻图像帧之间的像素差异值，并与预设阈值进行比较；利用yolov5检测模型检测实时视频流图像是否存在飞钢特征区域；利用二分类模型检测实时视频流图像或飞钢特征区域中是否存在飞钢；在检测存在飞钢时，控制钢材生产线暂停或减速运行。通过本发明的技术方案，有效提高了钢材飞钢事故的识别分类准确率，减少了因误判导致的生产损失，能够适应不同光线、位置和环境条件下的检测需求，减少了因飞钢事故导致的设备损坏和人员伤害。
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公开(公告)号：CN116027613A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310099017.6
申请日：2023-02-08
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
Abstract: 一种拍摄灯箱及识别系统，包括：不透明的箱体；设置在所述箱体内部的光源；设置在所述箱体内部的转盘，所述转盘用于放置被拍摄件且可绕转轴旋转；第一摄像头组件，设置于所述箱体的第一侧面，所述第一摄像头组件的拍摄方向与所述转盘的表面平行；第二摄像头组件，设置于所述箱体的顶面，所述第二摄像头组件的拍摄方向垂直于所述转盘的表面。本申请实施例提供的拍摄灯箱有利于得到高质量的被拍摄件的图像，从而有利于后续被拍摄件识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116245846B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310221915.4
申请日：2023-03-08
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
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公开(公告)号：CN116245846A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310221915.4
申请日：2023-03-08
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 一种带钢的缺陷检测方法及装置、存储介质、计算设备，所述方法包括：获取带钢的产品图像，所述产品图像由摄像头对所述带钢进行拍摄得到；采用预先构建的第一分类模型对所述产品图像进行处理，得到第一缺陷分类结果，所述第一缺陷分类结果包含至少一种可能的缺陷类别；获取所述带钢对应的缺陷先验知识，所述缺陷先验知识包括多种参考缺陷类别以及至少一种参考缺陷类别的出现条件约束；根据所述缺陷先验知识和所述产品图像的属性信息，从所述至少一种可能的缺陷类别中确定所述带钢的缺陷类别。通过本申请提供的方案，有利于提高带钢缺陷检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118314392A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410420014.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T7/62
Abstract: 本公开提供了一种带状物体表面缺陷的识别方法、系统、设备、介质和产品，该识别方法包括：获取待检测带状物体的初始图像；其中，初始图像包括若干表面缺陷；对初始图像进行图像重构处理，以增加表面缺陷的数量，得到目标图像；采用类型识别模型对目标图像的表面缺陷进行类型识别，以得到表面缺陷对应的若干初始类型；对表面缺陷对应的若干初始类型进行加权投票，以得到表面缺陷对应的目标类型。本公开提高了待检测物体的表面缺陷的识别分类的准确率，生产线上的合格品率得到了提高，从而提高了生产效率，减少了因误报和漏报导致的不良品类带状物体返工的问题，可广泛应用于各种带状物体的表面缺陷检测，提高生产效率和产品质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115830347A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211503281.3
申请日：2022-11-28
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F16/51 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的物件信息的识别方法、系统、设备及介质，该方法包括：采集原始图像；根据检测网络模型对原始图像进行检测，得到目标物件图像；根据图像特征提取网络模型对目标物件图像进行特征提取，得到特征向量；根据建立的特征索引从数据库中搜索与特征向量对应的原始特征向量；计算特征向量与原始特征向量的匹配度得分；根据匹配度得分识别出目标物件图像的物件信息。本发明将利用神经网络训练得到的检测网络模型与图像特征提取网络模型相结合，通过对原始图像进行目标物件图像的检测、特征提取以及特征索引建立等多个维度准确、高效的识别出目标物件图像的物件信息，提高了物件信息识别的准确率和识别效率。
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公开(公告)号：CN119741541A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411806242.X
申请日：2024-12-09
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/10
Abstract: 本发明提供一种飞钢检测方法、系统、存储介质和程序产品，其中方法包括：获取实时的视频流图像数据；使用目标检测模型进行飞钢目标检测；使用图像灰度值统计特征和分类模型进行浓雾下飞钢目标综合识别；基于飞钢目标检测结果和浓雾下飞钢目标综合识别结果进行综合判定；当综合判定结果为飞钢正在发生时，向服务器端发出报警，开启飞剪装置进行剪断，并进行日志与数据记录；进行用户反馈与模型增量学习。本发明可以提升飞钢的检测准确率、降低系统误判率，增加算法的鲁棒性，提升模型对场景变化的适应能力，在实际生产环境中，可以降低生产安全事故率、降低飞钢带来的时间、生产成本等损耗，维持生产效率与效益，提高能源利用率。
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公开(公告)号：CN118135321A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410316767.9
申请日：2024-03-19
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于样本标注质量修正的图像分类算法、系统、设备及介质，其特征在于，包括：获取已标注图片，进行样本标注质量评分，生成较为全面的样本标注质量评估；基于所述样本标注质量评估，进行样本标注质量评分融合，生成每个样本标注的质量评分；基于所述样本标注的质量评分，进行样本质量的图像分类模型修正，生成样本质量模型修正图像分类模型。现有的方法难以基于样本标注质量科学地调整这些权重，并将其有效地整合到图像分类模型中。本发明提出了一种基于样本标注质量修正的图像分类算法，解决在没有任何先验知识的情况下，实现图像的数据样本质量判定以及模型优化，量化了图像样本标注质量，并基于样本质量评分，提升了图像分类模型的效果。
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公开(公告)号：CN118486028A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410676457.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/28 , G06V10/40 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供金属材料表面缺陷检测图像自动标注算法、装置、存储介质和程序产品，具体包括：获取原始图像；对图像表示进行特征编码提取；将图像特征编码进行向量表示；通过基于密度的聚类模型对图像的向量表示进行聚类，形成基础样本簇，并进行分组；通过异常分数的阈值来筛选和消除所述基础样本簇的异常点，进行删选；通过人工复核的方法进行复核；利用已分好的类别样本构建分类模型，生成类激活图，获取对于所述分类模型关键的图像区域；通过对于类激活图进行灰度化和自动二值化处理后，计算黑点或者白点的外接矩形或外接边缘，生成目标检测标注框，并标注类别。本发明实现图片分类和目标检测任务，为金属材料表面缺陷检测领域提供了高效、准确的自动化标注解决方案。
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公开(公告)号：CN116523893B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310552054.8
申请日：2023-05-16
Applicant: 华院计算技术(上海)股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/254 , G06T1/00 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的飞钢检测系统及方法，属于自动化测控技术领域，方法包括：针对钢材生产线采集实时视频流图像；以人工标注飞钢图像训练得到GAN模型，并生成飞钢样本图像作为训练数据；计算相邻图像帧之间的像素差异值，并与预设阈值进行比较；利用yolov5检测模型检测实时视频流图像是否存在飞钢特征区域；利用二分类模型检测实时视频流图像或飞钢特征区域中是否存在飞钢；在检测存在飞钢时，控制钢材生产线暂停或减速运行。通过本发明的技术方案，有效提高了钢材飞钢事故的识别分类准确率，减少了因误判导致的生产损失，能够适应不同光线、位置和环境条件下的检测需求，减少了因飞钢事故导致的设备损坏和人员伤害。
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