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申请/专利权人：苏州荣视软件技术有限公司
摘要：本发明公开了一种高压束插接类线头异常检测方法、系统、手持终端，涉及插接类线头检测领域，该方法包括：将各个目标图像进行预处理，得到与每个目标图像对应并经过预处理后的第一图像；利用多个第一图像对基于深度学习的预置初始模型进行训练，得到与预置初始模型对应并训练完成的检测模型；获取待测插接类线头的表面图像，将表面图像输入至检测模型中进行处理，得到表面图像的检测结果，检测结果包括检测正常和存在异常，存在异常包括线头异常的类型；通过此方式具有高效率、高精度的效果，相比传统的检测方式，此方式不需要依赖人员丰富的经验，检测过程也极大的降低了劳动强度，省时省力。
主权项：1.一种高压束插接类线头异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取训练样本，所述训练样本包括含有不同角度的插接类线头影像的多个样本图像，且多个所述样本图像中存在不同类型的线头异常；对于每个所述样本图像，计算所述样本图像中每个像素点的基准线角度，在样本图像中得到多个相通的线支持域，且在同一个所述线支持域内，各个像素点的基准线角度不超出预置角度值；根据各个所述线支持域的延伸角度，将所述线支持域中基准线角度与延伸角度在预置容忍值内的像素点确定为对齐点，并将对齐点的数量与像素点的数量的关系满足预设条件的线支持域确定为检测到的目标线段；根据各个所述目标线段的长度和插接类线头的结构，利用多个所述目标线段拟合出插接类线头的目标视图，并利用目标视图对样本图像进行分割，得到去除背景并只包含插接类线头影像的目标图像；将各个所述目标图像进行预处理，得到与每个目标图像对应并经过预处理后的第一图像；利用多个所述第一图像对基于深度学习的预置初始模型进行训练，得到与预置初始模型对应并训练完成的检测模型；获取待测插接类线头的表面图像，将所述表面图像输入至所述检测模型中进行处理，得到所述表面图像的检测结果，所述检测结果包括检测正常和存在异常，所述存在异常包括线头异常的类型。
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百度查询： 苏州荣视软件技术有限公司 一种高压束插接类线头异常检测方法、系统、手持终端
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