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公開番号2025040408
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-24
出願番号2024147260
出願日2024-08-29
発明の名称サンプルデータの処理方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラム
出願人チョーチアンヘンイーペトロケミカルカンパニー,リミテッド,チョーチアンヘンイーハイ-テクマテリアルズカンパニー,リミテッド
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類D06H 3/08 20060101AFI20250314BHJP(繊維または類似のものの処理;洗濯;他に分類されない可とう性材料)
要約【課題】サンプルデータの処理方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供し、人工知能技術分野に関し、特に画像処理、コンピュータビジョン分野に関する。
【解決手段】該方法は、紡糸ボックスの複数の第1作業画像を取得することと、複数の第1作業画像のそれぞれに対して、第1作業画像と紡糸ボックスの正常画像との間に第1条件を満たす相違がある場合、第1作業画像を紡糸ボックスの欠陥画像として決定することと、複数の第1作業画像における各欠陥画像に基づいて、第1サンプルデータセットを得ることと、を含む。本開示の解決策によれば、紡糸ボックスの第1作業画像により紡糸ボックスの欠陥画像を得ることができ、欠陥画像から欠陥検出モデルをトレーニングするための第1サンプルデータセットを得ることができ、欠陥検出モデルによる紡糸ボックスの作業画像の検出精度を向上させることができる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
サンプルデータの処理方法であって、
紡糸ボックスの複数の第１作業画像を取得することと、
前記複数の第１作業画像のそれぞれに対して、前記第１作業画像と前記紡糸ボックスの正常画像との間に第１条件を満たす相違がある場合に、前記第１作業画像を前記紡糸ボックスの欠陥画像として決定することと、
前記複数の第１作業画像における各欠陥画像に基づいて、第１サンプルデータセットを得ることであって、前記第１サンプルデータセットは前記紡糸ボックスの欠陥検出モデルをトレーニングして得ることに用いられ、前記欠陥検出モデルは前記紡糸ボックスの第２作業画像に欠陥が存在するか否かを検出することに用いられる、ことと、を含む、
サンプルデータの処理方法。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
前記複数の第１作業画像における各欠陥画像に基づいて、第１サンプルデータセットを得ることは、
少なくとも１つの欠陥タイプに基づいて前記各欠陥画像に対して分類を行い、前記少なくとも１つの欠陥タイプと１対１に対応する少なくとも１つの画像セットを得ることと、
前記少なくとも１つの画像セットに基づいて、前記第１サンプルデータセットを得ることと、を含む、
請求項１に記載のサンプルデータの処理方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの欠陥タイプは、前記紡糸ボックスにおける紡糸口金、糸、糸ガイドフック及びオイルノズルの欠陥のうちの少なくとも１つを含む、
請求項２に記載のサンプルデータの処理方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの画像セットに基づいて、前記第１サンプルデータセットを得ることは、
前記少なくとも１つの画像セットのうちの各画像セットに対して、前記画像セットに対応する欠陥タイプに基づいて前記画像セットにおける各画像に対してトリミングを行い、前記画像セットに対応する検出領域画像セットを得ることと、
前記少なくとも１つの画像セットと１対１に対応する少なくとも１つの検出領域画像セットに基づいて、前記第１サンプルデータセットを得ることと、を含む、
請求項２に記載のサンプルデータの処理方法。
【請求項５】
前記サンプルデータの処理方法は、
前記欠陥検出モデルの信頼度が第２条件を満たさない場合に、前記第１サンプルデータセットにおける各画像の特徴量に基づいて、前記第１サンプルデータセットから第２サンプルデータセットを決定することと、
前記第２サンプルデータセットに基づいて前記欠陥検出モデルを更新することと、をさらに含む、
請求項１に記載のサンプルデータの処理方法。
【請求項６】
前記第１サンプルデータセットにおける各画像の特徴量に基づいて、前記第１サンプルデータセットから第２サンプルデータセットを決定することは、
前記第１サンプルデータセットにおける各画像に対してクラスタリングを行い、複数のクラスクラスタを得ることと、
前記複数のクラスクラスタにおける各クラスクラスタに対して、前記クラスクラスタにおける各画像の特徴量に基づいて、前記クラスクラスタにおける目標画像を決定することと、
前記各クラスクラスタにおける目標画像に基づいて、前記第２サンプルデータセットを得ることと、を含む、
請求項５に記載のサンプルデータの処理方法。
【請求項７】
サンプルデータの処理装置であって、
紡糸ボックスの複数の第１作業画像を取得するための画像取得モジュールと、
前記複数の第１作業画像のそれぞれに対して、前記第１作業画像と前記紡糸ボックスの正常画像との間に第１条件を満たす相違がある場合に、前記第１作業画像を前記紡糸ボックスの欠陥画像として決定するための欠陥画像決定モジュールと、
前記複数の第１作業画像における各欠陥画像に基づいて、第１サンプルデータセットを得るための第１サンプル処理モジュールであって、前記第１サンプルデータセットは前記紡糸ボックスの欠陥検出モデルをトレーニングして得ることに用いられ、前記欠陥検出モデルは前記紡糸ボックスの第２作業画像に欠陥が存在するか否かを検出することに用いられる、第１サンプル処理モジュールと、を備える、
サンプルデータの処理装置。
【請求項８】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、前記少なくとも１つのプロセッサに、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の方法を実行させる、
電子デバイス。
【請求項９】
コンピュータに請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ命令を記憶した非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１０】
コンピュータにおいて、プロセッサにより実行されると、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の方法を実現するためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は人工知能技術分野に関し、特に画像処理、コンピュータビジョン分野に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
化学繊維業界において、紡糸ボックスは化学繊維糸を生産する工程において、紡糸原材料が非ニュートン流体の形を呈するため一定の粘性があり、かつ紡糸ボックスが長時間稼働すると機械の温度が高すぎるため、紡糸ボックス内に糸切れ、浮糸、糸引っ掛け、オイルノズルの傾き、糸ガイドフックの傾き、糸が糸ガイドフック内に入っていないなどの異常が発生する可能性があり、紡糸ボックスを巡回検査する必要がある。従来の巡回検査の方式は人工による巡回検査であり、効率が低くコストが高いという欠点があった。関連技術ではＡＩモデルを用いた画像検出の方式が提案され、紡糸ボックスの異常を自動的に識別する。しかし、モデルのトレーニングには大量のサンプルが必要であり、サンプル画像を人工的に収集する必要もある。一方、紡糸ボックス内の異常の発生頻度が低く、且つ糸自体の糸状特性により、例えば、浮糸、糸引っ掛けなどの異常領域が微細であるため、判別が困難である。そのため、人工的にサンプル画像を収集する効率は非常に低く、エラーも発生しやすい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示は、従来技術における１つ又は複数の技術的問題を解決又は緩和するために、サンプルデータの処理方法、装置、電子デバイス、記憶媒体及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
第１態様では、本開示はサンプルデータの処理方法を提供し、該方法は、
紡糸ボックスの複数の第１作業画像を取得することと、
複数の第１作業画像のそれぞれに対して、第１作業画像と紡糸ボックスの正常画像との間に第１条件を満たす相違がある場合に、第１作業画像を紡糸ボックスの欠陥画像として決定することと、
複数の第１作業画像における各欠陥画像に基づいて、第１サンプルデータセットを得ることであって、第１サンプルデータセットは紡糸ボックスの欠陥検出モデルをトレーニングして得ることに用いられ、欠陥検出モデルは紡糸ボックスの第２作業画像に欠陥が存在するか否かを検出することに用いられる、ことと、を含む。
【０００５】
第２態様では、本開示はサンプルデータの処理装置を提供し、該装置は、
紡糸ボックスの複数の第１作業画像を取得するための画像取得モジュールと、
複数の第１作業画像のそれぞれに対して、第１作業画像と紡糸ボックスの正常画像との間に第１条件を満たす相違がある場合に、第１作業画像を紡糸ボックスの欠陥画像として決定するための欠陥画像決定モジュールと、
複数の第１作業画像における各欠陥画像に基づいて、第１サンプルデータセットを得るための第１サンプル処理モジュールであって、第１サンプルデータセットは紡糸ボックスの欠陥検出モデルをトレーニングして得ることに用いられ、欠陥検出モデルは紡糸ボックスの第２作業画像に欠陥が存在するか否かを検出することに用いられる、第１サンプル処理モジュールと、を備える。
【０００６】
第３態様では、本開示は電子デバイスを提供し、該デバイスは、
少なくとも１つのプロセッサと、
該少なくとも１つのプロセッサと通信接続されるメモリと、を備え、
該メモリには、該少なくとも１つのプロセッサで実行可能な命令が記憶され、該命令は、該少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実行させる。
【０００７】
第４態様では、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ命令を記憶した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【０００８】
第５態様では、プロセッサにより実行されると、本開示の実施例におけるいずれか１つの方法を実現するためのプログラムを提供する。
【０００９】
本開示により提供された技術的解決策の有益な効果は少なくとも以下を含み、即ち、紡糸ボックスの第１作業画像と正常画像とを比較することにより、紡糸ボックスの欠陥画像を得、欠陥画像から欠陥検出モデルをトレーニングするための第１サンプルデータセットを得ることができ、サンプルデータの収集効率及び正確性を向上させ、これに伴って欠陥検出モデルのトレーニング効率及びモデル精度を向上させることができ、紡糸ボックスの異常検出の正確性を高めることができる。
【００１０】
ここに記載された内容は、本開示の実施例のキーポイントまたは重要な特徴を記述することを意図せず、また、本開示の範囲を制限することにも用いられないことを理解すべきである。本開示の他の特徴については、下記の明細書を通して理解を促す。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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