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          上海交通大學(xué);寧波賽嘉電器有限公司喬宇獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉上海交通大學(xué);寧波賽嘉電器有限公司申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)和圖像去噪結(jié)合的牙刷質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115205267B

          龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210863721.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)和圖像去噪結(jié)合的牙刷質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)是由喬宇;白贊州;羅寧設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-07-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          基于深度學(xué)習(xí)和圖像去噪結(jié)合的牙刷質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像去噪結(jié)合的牙刷質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng),通過牙垢模擬物檢測(cè)對(duì)實(shí)驗(yàn)過程中采集到的模擬牙齒圖像進(jìn)行處理,通過比較刷牙前后牙垢模擬物的變化以測(cè)得牙刷清潔力;通過刷毛檢測(cè)對(duì)實(shí)驗(yàn)過程中采集到的刷毛圖像進(jìn)行處理,通過比較刷毛形變程度以測(cè)得牙刷耐用性。同時(shí)提供了一種相應(yīng)的終端及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。本發(fā)明采用了深度學(xué)習(xí)方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行定位,并提供了一種基于閾值的分割方法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步分割處理,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取相關(guān)參數(shù)。提供了一種強(qiáng)光消除方法和記憶去噪方法來提高檢測(cè)精度,使檢測(cè)結(jié)果在有干擾的情況下也能盡可能地保證準(zhǔn)確性。因而本發(fā)明可以很好的完成牙刷質(zhì)量評(píng)估任務(wù)。

          本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)和圖像去噪結(jié)合的牙刷質(zhì)量評(píng)估方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于深度學(xué)習(xí)和圖像去噪結(jié)合的牙刷質(zhì)量評(píng)估方法,其特征在于,包括: 分別獲取原始牙齒圖像和原始刷毛圖像; 基于所述原始牙齒圖像,采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法,對(duì)附著了牙垢模擬物的牙齒位置進(jìn)行檢測(cè),得到只包含附著了牙垢模擬物的牙齒小圖像; 采用閾值分割方法、去洞求最大連通域方法、強(qiáng)光消除方法和記憶去噪方法,依次對(duì)所述牙齒小圖像進(jìn)行處理,得到牙垢模擬物的分割結(jié)果;其中: 所述閾值分割方法,包括: 對(duì)所述牙齒小圖像在顏色空間進(jìn)行閾值分割,得到表示目標(biāo)所在區(qū)域的正常牙垢模擬物區(qū)域二值圖像和帶強(qiáng)光的牙垢模擬物區(qū)域二值圖像; 所述去洞求最大連通域方法,包括: 對(duì)所述正常牙垢模擬物區(qū)域二值圖像依次進(jìn)行取反、求最大連通域和取反的處理,得到處理后的正常牙垢模擬物區(qū)域圖像; 所述強(qiáng)光消除方法,包括: 將所述處理后的正常牙垢模擬物區(qū)域圖像與所述帶強(qiáng)光的牙垢模擬物區(qū)域二值圖像相與,得到去除強(qiáng)光噪聲后的牙垢模擬物二值圖像; 所述記憶去噪方法,包括: 使當(dāng)前時(shí)刻的所述去除強(qiáng)光噪聲后的牙垢模擬物二值圖像與前一時(shí)刻的所述去除強(qiáng)光噪聲后的牙垢模擬物二值圖像相與,得到去除模擬物飛濺噪聲后的牙垢模擬物二值圖,即為牙垢模擬物的分割結(jié)果; 基于低分辨率的所述原始刷毛圖像,對(duì)刷毛位置進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)位置信息得到高分辨率的只包含刷毛的刷毛小圖像;具體包括: 采用閾值分割方法和求最大連通域方法,依次對(duì)低分辨率的所述原始刷毛圖像進(jìn)行處理,提取高分辨率的只包含刷毛區(qū)域的二值圖像,在所述只包含刷毛區(qū)域的二值圖像中截取刷毛區(qū)域,作為高分辨率的刷毛小圖像; 所述閾值分割方法,包括: 對(duì)所述原始刷毛圖像在顏色空間進(jìn)行閾值分割,得到表示目標(biāo)所在區(qū)域的刷毛區(qū)域二值圖像; 所述求最大連通域方法,包括: 基于所述刷毛區(qū)域二值圖像,篩選出所有相連的具有同一像素值的區(qū)域,將像素?cái)?shù)最多的一塊區(qū)域即最大連通域作為高分辨率的只包含刷毛的刷毛小圖像; 對(duì)所述刷毛小圖像進(jìn)行檢測(cè),得到刷毛區(qū)域的邊界; 根據(jù)所述牙垢模擬物的分割結(jié)果和所述刷毛區(qū)域的邊界,分別得到牙垢模擬物的面積變化和刷毛形變情況,進(jìn)而分別得到牙刷的清潔能力和耐久度,從而完成對(duì)牙刷質(zhì)量的評(píng)估。

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