摘要
本发明公开了一种基于人工智能的制造视觉识别方法及系统,涉及视觉识别技术领域,包括,获取制造产品成品图像作为目标域数据,同步获取包含标签的成品图像作为源域数据,统一目标域数据和源域数据格式,采用深度可分离卷积处理目标域数据和源域数据提取特征,构建协方差矩阵计算相关性对齐损失,同步针对目标域和源域分别定义对比损失和类特定领域不变损失,组成最终优化目标函数输出对齐的目标域数据和源域数据特征;通过时间门控机制更新加权结果输出进一步处理后的目标域数据和源域数据特征,构建SVM分类模型,将进一步处理后的目标域数据和源域数据特征输入SVM分类模型进行制造产品缺陷识别。本发明大幅提升了视觉识别的精度。
技术关键词
视觉识别方法
SVM分类
GRU模型
协方差矩阵
时间门控
数据格式
成品
图像
标签
监督学习框架
注意力
视觉识别技术
视觉识别系统
样本
标记
门控循环单元
随机梯度下降
特征提取模块