【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據檢索，尤其涉及一種基于深度學習的五金圖像檢索方法。
技術介紹
1、在現代制造業中，五金產品種類繁多且形態各異，傳統的圖像檢索方法往往依賴于手工特征提取和簡單的相似度匹配，這種方法在處理復雜的五金形狀和表面特征時，容易出現檢索精度低、泛化能力差的問題。隨著工業需求的增長，尤其是在質量控制和產品溯源領域，對高效、精確的五金圖像檢索技術的需求愈發迫切。近年來，深度學習技術在計算機視覺領域的應用取得了顯著進展，特別是在圖像特征提取和分類任務中展現出了強大的能力。然而，現有的基于深度學習的五金圖像檢索方法在應對多角度、復雜形狀以及表面光柵特征時仍存在挑戰。這些方法通常缺乏對三維光場信息和材料屬性的深入解析，導致在面對具有復雜表面紋理的五金件時，檢索結果的不準確性和魯棒性不足。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種基于深度學習的五金圖像檢索方法，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種基于深度學習的五金圖像檢索方法，包括以下步驟：
3、步驟s1：獲取待檢索五金多角度圖像；對待檢索五金多角度圖像進行幾何校正，并進行對特征增強處理，得到五金特征數據；
4、步驟s2：基于五金特征數據對預設的五金圖像數據庫進行形狀模糊檢索，生成類形狀五金數據集；
5、步驟s3：對類形狀五金數據集進行表面光柵結構搭建，并進行光學響應模擬，得到五金光柵數據；
6、步驟s4：基于五金光柵數據對待檢索五金多角度圖像進行模擬光場，并
7、步驟s5：根據預設的五金材料屬性對四維數據張量進行關聯關系映射，得到光譜-材料屬性關系；
8、步驟s6：基于光譜-材料屬性關系對類形狀五金數據集進行特征匹配精確檢索，生成檢索五金數據。
9、本專利技術通過對待檢索五金的多角度圖像進行幾何校正與特征增強處理，能夠有效提高五金特征數據的準確性與魯棒性，確保在不同視角下提取的特征一致性。基于五金特征數據對預設的五金圖像數據庫進行形狀模糊檢索，能夠靈活處理復雜形狀的五金物體，生成類形狀五金數據集，提高了檢索過程中的匹配精度，通過對類形狀五金數據集進行表面光柵結構的搭建與光學響應模擬，可以精確模擬五金表面的光學特性，生成五金光柵數據，為后續的光場模擬和反射光采集提供高精度的輸入，通過基于五金光柵數據對待檢索五金多角度圖像進行模擬光場并采集四維反射光，生成的四維數據張量為后續的材料屬性關聯和光譜特征分析提供了多維度、高信息量的基礎，通過對四維數據張量與預設的五金材料屬性進行關聯關系映射，能夠精確描述五金的光譜特性與材料屬性之間的關系，為后續的特征匹配提供更高的準確性，基于光譜-材料屬性關系對類形狀五金數據集進行特征匹配精確檢索，能夠顯著提升五金圖像檢索的精度和速度，滿足復雜工業環境下的五金產品識別需求。
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1.一種基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟S34包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟S4包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，所述對三維光場數據進行雙向反射光強建模包括以下步驟：
8.根據權利要求6所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，所述對反射光強分布模型進行球諧函數展開處理包括以下步驟：
9.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟：
10.根據權利要
...【技術特征摘要】
1.一種基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟s3包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的基于深度學習的五金圖像檢索方法，其特征在于，步驟s34包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的基于深度學習的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：彭軍燕，楊林飛，郭樺，
申請(專利權)人：東莞市舉興五金科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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