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申请/专利权人：中工美(北京)供应链物流管理有限责任公司

摘要：本发明提供了一种白银仓储自动入库系统的外观和重量识别方法，包括：步骤1：对待入库的标准银锭进行表面图像数据采集；步骤2：对采集的图像进行预处理；步骤3：对预处理后的图像进行语义区域划分：步骤4：利用深度神经网络模型对划分区域中的银锭编码和品牌进行识别；步骤5：根据标准银锭的表面图像识别出编码号，步进到称重仪器并进行自动称重核对。本发明实现银锭表面信息的自动视觉识别和称重复核，极大地提高了标准银锭的入库效率。

主权项：1.一种白银仓储自动入库系统的外观和重量识别方法，其特征在于，包括：步骤1：对待入库的标准银锭进行表面图像数据采集；步骤2：对采集的图像进行预处理；步骤3：对预处理后的图像进行语义区域划分：步骤4：利用深度神经网络模型对划分区域中的银锭编码和品牌进行识别；步骤5：根据标准银锭的表面图像识别出编码号，步进到称重仪器并进行自动称重核对；所述步骤3包括：建立语义库：针对历史入库过程中积累的标准银锭图像数据，根据业务经验，对于各图像样本上的语义区域进行分割，分别建立标准银锭规格中的商标、牌号、批号三项标志区域，对应仓库管理系统中对应的标准银锭生产商、客户和批号编码三项字段；匹配语义区域分类：将待入库的标准银锭表面图像与语义库中三类图片进行匹配，对于采集到的图像进行多窗口划分和区域类型分类，识别图片上相似的区域，并根据语义库进行初步分类；在分割出标准银锭的语义区域之后，针对所识别出的各区域进行内容匹配，根据对应识别出各区域的信息，利用标准银锭生产商标志图案库分析对比待出入库银锭的生产商标注，同时根据数字智能识别流程，识别出银锭的对应编码；在识别出编码数据后，将语义分割区域与品牌标识库中的各产品生产商的品牌进行匹配，识别出生产商品牌，具体过程为：图像匹配：采用SIFT算法对采集的图像和产品生产商的样本图像进行匹配，将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应；新品牌生产商标志生成：如果在产品生产商标志库中无法匹配出结果，转人工判断是否为新的生产商标志，如果是，则生成新的生产商标志样本；否则更新当前生产商标志库中的对应生产商的品牌标志图像。

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