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How to detect machine scratch监测机械刮伤
machine scratch 特点:线条直;(离圆心宽度为robot的1/2size;不同组数据可能重复发生。)...
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2018/09

How to detect machine scratch监测机械刮伤

machine scratch 特点:线条直;(离圆心宽度为robot的1/2size;不同组数据可能重复发生。)
现在一个直径D cm的圆(圆心坐标0,0)内,随机分布一定数量的散点,且散点坐标已知。每组散点为一个样本。
目的:

  1. 判断一个样本内是否包含machine scratch;
  2. 判断machine scratch是否连续发生;

个人觉得此类判断正适合通过训练大数据,实现AI自动判断,但数据量不足且没有相关技术人员,现只能利用坐标关系判断。
结合实际情况说下大概思路:
1,组合相近点为一个cluster点,cluster坐标为散点坐标平均值;
2,海伦公式计算每3个cluster点形成的三角形面积,剔除面积area大于一定值的坐标;
3,ABC和BCD两线可组合成ABCD一条线,类似处理所有线;
4,剔除小于N个cluster点的线条;(以及重复线)
5,调整area和N值,提高准确率。
6,增加判断条件,剔除特殊map(放射性map,repeat map等)
目前基本进行到第5步,machine scratch能抓到,但误判和准确度之间的平衡还需调整,special map的剔除也还需研究。
最后上一张自制map图hoho~TIM图片20180923164318.png

Last modification:September 24th, 2018 at 10:33 pm
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