[发明专利]一种处理窄成分合金钢的方法及装置

权利要求书

1.一种处理窄成分合金钢的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取合金钢的照片；

将所述合金钢的照片输入模型中，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：合金钢的照片、用来标识所述合金钢的主元素信息的第一标签以及用来标识所述合金钢的合金元素信息的第二标签；

获取所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述合金钢的照片中所述合金钢的主元素信息和合金元素信息；

在所述合金钢的主元素信息和合金元素信息均满足预设要求的情况下，将所述合金钢运送至目标客户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主元素信息包括含碳量信息、含铁量信息；所述合金元素信息包括硅、锰、铬、镍、钼、钨、钒、钛、铌、锆、钴、铝、铜、硼、稀土中的至少一种元素的含量信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取合金钢的照片，包括：

获取所述合金钢照片中的特征信息，其中，所述特征信息包括颜色、文字和图标信息中的至少一种；

对比所述特征信息和目标特征信息，判断所述合金钢照片是否满足预设条件；

当不满足预设条件时，对所述合金钢照片进行处理，使所述合金钢照片满足预设条件。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集多组训练数据，所述多组训练数据包括多个照片信息和多个目标标签信息，所述多个照片信息中的每个照片信息和所述多个目标标签信息中的每个目标标签信息一一对应；

将所述多组训练数据进行机器学习，建立所述照片信息和所述目标标签信息之间的多个训练模型；

将所述多个训练模型作为不同类型的预设模型，存储并输入至所述模型中。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述合金钢的主元素信息和合金元素信息均满足预设要求的情况下，将所述合金钢运送至目标客户，包括：

获得第一阈值；

判断所述照片中对应的主元素信息是否满足所述第一阈值；

当所述照片中对应的主元素信息满足所述第一阈值时，则获得第二阈值；

判断所述照片中对应的合金元素信息是否满足所述第二阈值；

当所述照片中对应的合金元素信息满足所述第二阈值，则将所述合金钢运送至目标客户。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述照片中对应的主元素信息不满足所述第一阈值时，则将所述照片剔除；

当所述照片中对应的合金元素信息不满足所述第二阈值时，则将所述照片剔除。

7.一种处理窄成分合金钢的装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，所述第一获取单元用于获取合金钢的照片；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述合金钢的照片输入模型中，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：合金钢的照片、用来标识所述合金钢的主元素信息的第一标签以及用来标识所述合金钢的合金元素信息的第二标签；

第二获取单元，所述第二获取单元用于获取所述模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述合金钢的照片中所述合金钢的主元素信息和合金元素信息；

第一执行单元，所述第一执行单元用于在所述合金钢的主元素信息和合金元素信息均满足预设要求的情况下，将所述合金钢运送至目标客户。