摘要
本发明涉及机器视觉技术领域,公开了一种基于前驱体网络的颗粒检测方法及系统。方法包括:获取待处理前驱体的显微镜图像,对所述显微镜图像进行预处理;将预处理后的显微镜图像输入至前驱体网络中,获取待处理前驱体的类别、前驱体目标分割区域以及用于识别该类别前驱体的多模态数组,前驱体网络为基于多分支特征提取块构建双分支输出的网络模型,多分支特征提取块按照预定比值对显微镜图像的特征进行分割,对其中一部分特征处理后再与其他部分特征重新融合获取强化特征。本发明解决了现有的人工检测前驱体颗粒多类别识别和质量检测的问题。
技术关键词
颗粒检测方法
多分支
显微镜
网络
强化特征
多尺度
颗粒检测系统
输出模块
前驱体颗粒
图像
机器视觉技术
初始化方法
节点
融合特征
处理器
超参数
多模态
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
汽车格栅
控制器模块
角速度传感器
执行器
姿态传感器
数据驱动技术
状态估计方法
协方差矩阵
参数
数据驱动模型
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图像
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数据标签
变量
训练图像数据
分割方法
弱监督学习
模型训练模块
通道剪枝