[发明专利]对用于检测幅材型材料中可变性的不均匀度严重性进行连续制图

权利要求书

1.一种方法，其包括：

在计算机上执行软件，用于通过从所述相应训练图像的像素值计算所述训练图像的每一个的数字描述符，来提取多个训练图像的每一个的特征，其中已对所述图像的每一个指定所述训练图像内存在的不均匀缺陷的一组离散等级标签中的一个；

用所述评级软件处理所述训练图像的所述数字描述符，从而根据对所述训练图像指定的所述离散标签计算所述训练图像的连续等级；以及

对从制成幅材捕获的新图像进行处理，以便从所述新图像提取特征，以及根据所述训练图像的所述连续等级计算所述幅材的所述不均匀缺陷的严重级别。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括呈现用户界面，用于向用户输出所述严重级别。

3.根据权利要求2所述的方法，其中呈现用户界面包括更新图表，从而用曲线图表示随时间推移所述幅材的所述不均匀缺陷的所述严重级别。

4.根据权利要求2所述的方法，还包括：

接收来自所述用户的输入；和

响应于所述输入，调整所述制成幅材的工艺控制参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述训练图像的每一个的数字描述符包括计算多维特征空间内的特征向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其中用所述评级软件处理所述训练图像的所述数字描述符以计算所述训练图像的连续等级，包括：

将所述训练图像的所述特征向量的每一个表示为所述多维空间内的一点；

计算从所述多维空间内的每一点转移到由所述特征向量表示的其他点中的每一个的概率，其中计算所述转移概率包括对表示指定了不同等级标签的训练图像的两点间的转移进行罚分；

根据所述转移概率，计算所述点的每一个之间的成对距离，其中所述成对距离的每一个指示由所述点表示的所述训练图像之间差异性的量度；以及

计算所述训练图像的每一个的不均匀度严重性等级，该等级为由所述训练图像表示的所述点与所述其他点的每一个之间的所述成对距离和所述多维特征空间的函数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中处理新图像包括：

计算所述新图像在多维特征空间内的特征向量；

用所述软件辨识所述训练图像在所述多维特征空间内的多个最近邻点；

计算一组重构权值，所述权值将所述新图像的所述特征向量最佳地表示为所述多个最近邻点的线性组合；以及

根据由所述多维空间内的所述多个最近邻点表示的所述训练图像的所述不均匀度等级值的加权平均数，计算所述新图像的所述不均匀缺陷的所述严重级别。

8.一种设备，其包括：

处理器；

存储多个训练样品的存储器，其中已对所述图像的每一个指定了所述训练图像中存在的不均匀缺陷的一组离散等级标签的一个；以及

在所述处理器上执行的训练软件，其中所述软件包括特征提取模块，用于通过从所述相应训练图像的像素值计算所述训练图像的每一个的特征向量，来提取多个训练图像的每一个的特征，

其中所述训练软件将所述训练图像的所述特征向量的每一个表示为多维空间内的点，并且计算所述训练图像的连续等级，其中为所述训练图像的每一个指定在连续刻度上的不均匀度严重性等级值。

9.根据权利要求8所述的设备，其中所述训练软件计算从所述多维空间内的每一点转移到由所述特征向量表示的所述其他点的每一个的概率，其中所述训练软件包括对与表示指定了不同等级标签的训练图像的两点之间的转移对应的所述转移概率进行罚分。

10.根据权利要求8所述的设备，其中所述训练软件根据所述转移概率计算所述点的每一个之间的成对距离，其中所述成对距离的每一个指示由所述点表示的所述训练图像之间的差异性的量度；并且计算所述训练图像的每一个的所述不均匀度严重性等级值，所述等级为由所述训练图像表示的所述点与所述其他点的每一个之间的所述成对距离和所述多维特征空间的函数。