摘要
本申请提供一种面向三轴机器的无训练工件边缘检测方法,涉及图像分割技术领域,解决了现有技术中高成本像素标注依赖、模型泛化能力不足、分割精度下降的技术问题。该方法包括:获取标准与目标工件图像及其特征;基于标准与目标块特征集进行筛选与位置聚类,得到正负提示点集合;并进行范围框定,得到提示框;将标准与目标工件图像、正负提示点集合及提示框共同输入图像分割模型,得到初步分割掩码;进行假阳性剔除,得到前景掩码;通过边缘处理得到工件边缘。本申请用于工件边缘检测过程中,为三轴机器提供了一种仅需单张标准图像的无训练工件边缘检测方案。它通过自动生成提示点显著降低数据依赖与人工成本,并利用特征重匹配模块提升分割精度。
技术关键词
图像分割模型
工件
边缘检测方法
优化轮廓
特征提取器
轮廓系数
轮廓提取
图像编码器
初始轮廓
拟合算法
坐标
聚类
图像分割技术
通信单元
多边形
近似算法
处理单元
解码器
系统为您推荐了相关专利信息
知识蒸馏方法
分类器模型
生成对抗网络
分类网络
客户端
避障路径规划方法
机器人关节
基座坐标系
障碍物
生成机器人
客户端
学习方法
编码器参数
地图特征
注意力机制
冲压机器人
料机构
六轴机器人
负压吸盘
防脱机构