申请/专利权人：安徽唯嵩光电科技有限公司

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726824A

主分类号：G06V10/30

分类号：G06V10/30;G06V10/26;G06V10/28;G06V10/84;G06V10/778

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种机器人分拣过程中识别图像前景噪声方法，属于图像识别技术领域。本发明的一种机器人分拣过程中识别图像前景噪声方法，基于连续条件随机场CRF，能够更准确地估算前景噪声并去除，且无需大量的训练数据和特征工程，实现减少分拣机器人长时间加工导致分拣效果下降的概率，提高产品稳定性。本发明使用机器学习中的CRF算法替代深度学习中的目标分割算法，牺牲部分精度，降低算力需求，提升实时性，降低算法落地难度。在不借助增加相机或使用深度相机替代现有相机的情况下，完成了图像识别精度的提高，从而节约了机器成本，避免机械和光路设计改动，提升产品迭代速度。

主权项：1.一种机器人分拣过程中识别图像前景噪声方法，其特征在于，其步骤为，步骤一、在机器人分拣过程中，获取机器视觉技术拍摄的原始图像；步骤二、对图像进行分割预处理，将分割预处理后的图像进行图像分割，获取图像的前景和背景；步骤三、对前景部分进行CRF建模，建模过程中，将前景噪声的空间相关性考虑在内；步骤四、利用最大似然估计对CRF模型进行学习，获得CRF模型的参数，对CRF模型进行调整；步骤五、利用步骤四获得的CRF模型估算实际图像的前景噪声，根据识别结果对CRF模型进行校准；步骤六、利用步骤五获得的校准后的CRF模型对采集的图像进行预测并设定阈值，判定图像是否存在噪声并剔除噪声，生成更精确的前景图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽唯嵩光电科技有限公司 一种机器人分拣过程中识别图像前景噪声方法

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