本公開涉及用于生成檢測(cè)器模型的系統(tǒng)和方法，特別是，涉及一種用于過(guò)程監(jiān)測(cè)以確定組裝過(guò)程中的延遲的檢測(cè)器模型。

背景技術(shù)：

1、機(jī)器學(xué)習(xí)是分析以確定將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出數(shù)據(jù)的模型的過(guò)程。一種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)是監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中以針對(duì)足夠量的輸入數(shù)據(jù)包括已知輸出數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。一旦模型被訓(xùn)練，它就可被部署，即，應(yīng)用于新的輸入數(shù)據(jù)以預(yù)測(cè)預(yù)期輸出。

2、機(jī)器學(xué)習(xí)可應(yīng)用于回歸問(wèn)題(其中輸出數(shù)據(jù)為數(shù)值，例如電壓、壓力、循環(huán)數(shù))和分類問(wèn)題(其中輸出數(shù)據(jù)為標(biāo)簽、類和/或類別，例如通過(guò)-失敗、失敗類型等)。對(duì)于兩種類型的問(wèn)題，廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可用，新算法也在積極研究。然而，生成數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型會(huì)非常耗費(fèi)勞力。另外，提供用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集的質(zhì)量可極大地影響模型從新的數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)預(yù)期輸出的能力。

3、因此，需要改進(jìn)用于訓(xùn)練模型的輸入數(shù)據(jù)集及模型預(yù)測(cè)的預(yù)期輸出以確定組裝過(guò)程中的延遲。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本文公開了一種監(jiān)測(cè)組裝過(guò)程的方法。該方法包括：獲得組裝過(guò)程中的多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型，其中，多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型包括發(fā)生存在變化的預(yù)定時(shí)間范圍。該方法包括：收集組裝過(guò)程的圖像序列以用于監(jiān)測(cè)；以及利用檢測(cè)器模型標(biāo)識(shí)是否發(fā)生多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在變化。該方法還包括：查看多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型，以確定預(yù)定時(shí)間范圍是否逝去而沒(méi)有標(biāo)識(shí)出多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的存在變化；以及如果預(yù)定時(shí)間范圍逝去而沒(méi)有標(biāo)識(shí)出多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的存在，則發(fā)出警報(bào)。

2、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，基于在前面或后面的至少一個(gè)圖像中是否檢測(cè)到對(duì)象利用狀態(tài)機(jī)過(guò)濾來(lái)自標(biāo)識(shí)多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在變化的檢測(cè)器模型的結(jié)果。

3、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，標(biāo)識(shí)多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在變化的步驟包括確定多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)從圖像序列出現(xiàn)或消失的時(shí)間。

4、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，時(shí)間基于由多個(gè)對(duì)象之一的存在變化設(shè)定的相對(duì)時(shí)間。

5、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，多個(gè)對(duì)象包括單個(gè)對(duì)象的多個(gè)配置。

6、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，收集組裝過(guò)程的圖像序列的步驟實(shí)時(shí)進(jìn)行。

7、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，通過(guò)以下步驟生成多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型：接收多次出現(xiàn)示出多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的組裝過(guò)程的至少一個(gè)訓(xùn)練圖像序列；以及利用檢測(cè)器模型來(lái)標(biāo)識(shí)至少一個(gè)訓(xùn)練圖像序列中多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在。此外，基于對(duì)象在訓(xùn)練圖像序列中應(yīng)該何時(shí)出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)來(lái)生成與多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)的事件模型。

8、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)包括多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象存在的預(yù)定時(shí)間范圍。

9、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，預(yù)定時(shí)間范圍基于多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象存在的均值出現(xiàn)時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)偏差的三倍。

10、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，預(yù)定時(shí)間范圍包括基于多個(gè)對(duì)象之一的存在的相對(duì)時(shí)間。

11、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，組裝過(guò)程的多次出現(xiàn)包括組裝過(guò)程的歷史出現(xiàn)。

12、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，檢測(cè)器模型通過(guò)以下步驟訓(xùn)練：獲得與多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)的單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，各個(gè)單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括標(biāo)識(shí)多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的標(biāo)記圖像集。檢測(cè)器模型還通過(guò)以下步驟訓(xùn)練：基于各個(gè)單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練零件級(jí)檢測(cè)器；以及基于各個(gè)零件級(jí)檢測(cè)器訓(xùn)練檢測(cè)器模型。

13、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過(guò)以下步驟創(chuàng)建：接收多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的單獨(dú)圖像序列，在單獨(dú)圖像序列的至少一個(gè)圖像中標(biāo)識(shí)多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象；在對(duì)應(yīng)一個(gè)單獨(dú)圖像序列中跟蹤在至少一個(gè)圖像中標(biāo)識(shí)的多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)。單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集還通過(guò)以下步驟創(chuàng)建：在單獨(dú)圖像序列中的各個(gè)圖像中標(biāo)記跟蹤多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的對(duì)應(yīng)一個(gè)的感興趣區(qū)域；以及通過(guò)從各個(gè)單獨(dú)圖像序列中的各個(gè)圖像收集跟蹤對(duì)應(yīng)對(duì)象的感興趣區(qū)域來(lái)為多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)創(chuàng)建單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

14、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，獲得與多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)的單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的步驟包括通過(guò)對(duì)照多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的地面真值時(shí)間線驗(yàn)證在多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)中多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在來(lái)消除假陰性標(biāo)記。

15、本文公開了一種用于檢測(cè)組裝過(guò)程中的對(duì)象的系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括被配置為捕獲多個(gè)圖像的至少一個(gè)相機(jī)和控制器。該控制器被配置為：獲得組裝過(guò)程中的多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型，其中，多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型包括發(fā)生存在變化的預(yù)定時(shí)間范圍；并且收集組裝過(guò)程的圖像序列以用于監(jiān)測(cè)。該控制器還被配置為：利用檢測(cè)器模型標(biāo)識(shí)是否發(fā)生多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在變化；并且查看多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型，以確定預(yù)定時(shí)間范圍是否逝去而沒(méi)有標(biāo)識(shí)出多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的存在變化。該控制器還被配置為：如果預(yù)定時(shí)間范圍逝去而沒(méi)有標(biāo)識(shí)出多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的存在，則發(fā)出警報(bào)。

16、在該系統(tǒng)的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，基于在前面或后面的至少一個(gè)圖像中是否檢測(cè)到對(duì)象利用狀態(tài)機(jī)過(guò)濾來(lái)自標(biāo)識(shí)多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在變化的檢測(cè)器模型的結(jié)果。

17、在該系統(tǒng)的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，通過(guò)以下步驟生成多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型：接收多次出現(xiàn)示出多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的組裝過(guò)程的至少一個(gè)訓(xùn)練圖像序列；利用檢測(cè)器模型來(lái)標(biāo)識(shí)至少一個(gè)訓(xùn)練圖像序列中多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在；以及基于對(duì)象在訓(xùn)練圖像序列中應(yīng)該何時(shí)出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)來(lái)生成與多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)的事件模型。

18、本文公開了一種包含編程的指令的非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述指令在由處理器執(zhí)行時(shí)可操作以用于執(zhí)行一種方法。該方法包括：獲得組裝過(guò)程中的多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型，其中，多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型包括發(fā)生存在變化的預(yù)定時(shí)間范圍；以及收集組裝過(guò)程的圖像序列以用于監(jiān)測(cè)。該方法包括：利用檢測(cè)器模型標(biāo)識(shí)是否發(fā)生多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在變化；以及查看多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型，以確定預(yù)定時(shí)間范圍是否逝去而沒(méi)有標(biāo)識(shí)出多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的存在變化。該方法還包括：如果預(yù)定時(shí)間范圍逝去而沒(méi)有標(biāo)識(shí)出多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的存在，則發(fā)出警報(bào)。

19、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，通過(guò)以下步驟生成多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的事件模型：接收多次出現(xiàn)示出多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的組裝過(guò)程的至少一個(gè)訓(xùn)練圖像序列；利用檢測(cè)器模型來(lái)標(biāo)識(shí)至少一個(gè)圖像序列中多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)的存在；以及基于對(duì)象在訓(xùn)練圖像序列中應(yīng)該何時(shí)出現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)來(lái)生成與多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)的事件模型。

20、在該方法的一個(gè)或更多個(gè)實(shí)施方式中，檢測(cè)器模型通過(guò)以下步驟訓(xùn)練：獲得與多個(gè)對(duì)象中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)的單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，各個(gè)單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括標(biāo)識(shí)多個(gè)對(duì)象中的對(duì)應(yīng)一個(gè)對(duì)象的標(biāo)記圖像集；基于各個(gè)單獨(dú)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練零件級(jí)檢測(cè)器；以及基于各個(gè)零件級(jí)檢測(cè)器訓(xùn)練檢測(cè)器模型。

21、以上概述并非旨在表示本公開的每一個(gè)可能的實(shí)施方式或每一個(gè)方面。相反，以上概述旨在舉例說(shuō)明本文所公開的一些新穎方面和特征。本公開的特征、功能和優(yōu)點(diǎn)可在各種實(shí)施方式中獨(dú)立地實(shí)現(xiàn)，或者可在其它實(shí)施方式中組合，其進(jìn)一步細(xì)節(jié)可參照以下詳細(xì)描述和附圖看到。