山东信力德动力科技有限公司陈星星获国家专利权
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龙图腾网获悉山东信力德动力科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119295332B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411839027.X,技术领域涉及:G06T5/60;该发明授权一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强方法是由陈星星;陈昊;孙明秋;张金鹏;张杰设计研发完成,并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强方法在说明书摘要公布了:本发明提出了一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强方法,通过全局特征提取、局部特征融合和细节增强三个模块提升焊缝图像的清晰度,采用多尺度卷积结合注意力机制,提取焊缝图像的全局语义信息,增强整体特征表达能力,通过卷积操作和特定的融合策略,将全局特征与局部细节有效结合,突出焊缝区域的显著特征,设计了基于边缘注意力机制的细化网络,对焊缝的边缘与纹理进行重点增强,提高图像的细节表现力。
本发明授权一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强方法在权利要求书中公布了:1.一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、焊缝图像数据集的制作,选取高分辨率工业相机,在均匀光照、无强光干扰的环境下进行采集,选择工厂现场和实验室环境两种背景下,对钢、铝合金、不锈钢三种不同材质的裂缝进行图像采集,得到电机定子铁芯的焊缝图像数据集; S2、对所获得的原始数据集进行预处理,包括对数据集中原始图像进行旋转与翻转操作以获得焊缝图像数据集,所有图像统一尺寸大小为,利用灰度直方图和高斯滤波进行初步图像增强,具体表示为,对采集到的焊缝图像数据集进行预处理,首先对数据集中的每张图像进行旋转和翻转,得到不同朝向的图像,从而扩充了数据集的规模,其次将每张图像的尺寸处理成尺寸,最后使用直方图均衡化和高斯滤波对图像进行处理,增强图像的对比度,并一定程度去除图像中的干扰,从而提高了数据集的质量; S3、构建注意力模块,包含函数计算和点乘操作; S4、构建全局特征提取模块,包含卷积、卷积操作、操作和激活函数,具体表示为,首先输入的焊缝图像记为,其中表示特征图的高度,表示特征图的宽度,表示特征图的通道数,特征图通过卷积神经单元模块处理,单元模块包括了一个卷积核、和激活函数,经过此模块后得到特征图,其中表示卷积核大小为的卷积操作,表示的卷积核,表示偏置项,表示操作,表示激活函数,接下来,特征通过卷积神经单元模块进一步处理,该单元模块包括了一个卷积核、和激活函数,经过单元模块后得到特征图,其中表示卷积核大小为的卷积操作,表示的卷积核,表示偏置项,表示操作,表示激活函数,将特征与特征进行点乘操作,得到特征,其中表示点乘操作,特征经过S3构建的注意力模块处理,得到特征,其中表示注意力模块,表示卷积核大小为的卷积操作,表示的卷积核,再次将经过卷积神经单元模块操作后得到,其中表示卷积核大小为的卷积操作,表示的卷积核,表示偏置项,表示操作,表示激活函数,将得到的与进行点乘操作得到特征图,其中表示点乘操作,经过S3构建的注意力模块得到特征,其中表示注意力模块,表示卷积核大小为的卷积操作,表示的卷积核,最后将经过卷积神经单元模块得到最终全局特征输出,其中表示卷积核大小为的卷积操作,表示的卷积核,表示偏置项,表示操作,表示激活函数; S5、构建细节增强模块,包含卷积操作、激活函数、注意力模块、操作、操作和拼接操作,具体表示为,将输入特征图,其中表示特征图的高度,表示特征图的宽度,表示特征图的通道数,每个空间位置的所有通道值相加得到新的特征图,其中表示的第个通道,表示的第个通道的值,接下来,特征经过卷积操作和激活函数进行线性变换得到特征,其中表示卷积核大小为的卷积操作,表示为的卷积核,表示偏置项,表示激活函数,经过S3构建的注意力模块处理,得到特征,其中表示注意力模块,再次重复上述步骤得到特征,同时特征经过连续两次最大池化操作和自注意力机制操作得到,其中表示池化窗口大小的最大池化操作,表示自注意力函数,最后,将特征与进行拼接得到最终的细节增强特征,其中表示拼接操作; S6、构建局部特征融合模块,包含卷积操作、卷积操作、操作、激活函数和注意力模块; S7、构建一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强模型,包括全局特征提取模块、细节增强模块、局部特征融合模块和拼接操作; 其中,对于基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强模型,首先输入的焊缝图像为,通过全局特征提取模块得到,其中表示为S4中构建的全局特征提取模块,通过细节增强模块得到,其中表示为S5中构建的细节增强模块,全局特征与细节增强特征进行拼接得到,其中表示为S6中构建的局部特征融合模块,与进行拼接得到最终图像增强优化结果,其中表示拼接操作; S8、使用电机定子铁芯的焊缝图像数据集,训练一种基于机器视觉的电机定子铁芯的焊缝图像增强模型。
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