申请/专利权人：上海计算机软件技术开发中心

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808784A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0895

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质，涉及工业辊系生产柔性薄膜产品线的褶皱检测技术领域。所述方法包括：将待预测膜面灰度图像序列中各图像分别输入目标检测模型，基于Grad‑CAM方法，得到预测Grad‑CAM图序列；将预测Grad‑CAM图序列中各图像均依次进行灰度值处理和掩膜操作，得到预测加权掩膜序列；对预测加权掩膜序列进行上采样操作，得到预测上采样加权掩膜序列；将预测上采样加权掩膜序列以及待预测膜面时间序列数据输入褶皱预测模型，得到待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中下一时刻的柔性薄膜图像。本发明可对柔性薄膜镀膜过程中膜面图像的褶皱变化趋势进行在线预测。

主权项：1.一种柔性薄膜褶皱预测方法，其特征在于，包括：对待预测膜面RGB图像序列中的各图像进行灰度处理，得到待预测膜面灰度图像序列；所述待预测膜面RGB图像序列包括待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中设定时间段内的RGB图像；所述设定时间段的最后一个时刻为当前时刻；将所述待预测膜面灰度图像序列中各图像分别输入目标检测模型，基于Grad-CAM方法，得到预测Grad-CAM图序列；所述预测Grad-CAM图序列包括所述待预测膜面灰度图像序列中各图像对应的Grad-CAM图；将所述预测Grad-CAM图序列中各图像均依次进行灰度值处理和掩膜操作，得到预测加权掩膜序列；对所述预测加权掩膜序列进行上采样操作，得到预测上采样加权掩膜序列；将所述预测上采样加权掩膜序列以及待预测膜面时间序列数据输入褶皱预测模型，得到待预测柔性薄膜卷绕镀膜过程中下一时刻的柔性薄膜图像；下一时刻的柔性薄膜图像中包括下一时刻柔性薄膜的褶皱；所述待预测膜面时间序列数据为对所述待预测膜面灰度图像序列进行直方图均衡化处理得到的；所述褶皱预测模型为对多层卷积GRU神经网络进行训练得到的，所述多层卷积GRU神经网络为：将STLSTM中的LSTM替换为GRU。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海计算机软件技术开发中心 一种柔性薄膜褶皱预测方法、系统、电子设备及介质

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