广东省数据知识产权存证登记平台-证书详情

登记信息

基于深度学习的珍珠智能分拣检测标注图像数据 已登记

数据申请号：

粤2025121503271
数据登记号：

SZ2025120025458.3
关键词：

珍珠、图像采集、智能检测
登记时间：

2026-01-03
平台证书编号：

20251244000025458
数据处理者：

暂无
服务机构：

广东海洋大学
登记主体：

广东海洋大学
法院编号：

广州互联网法院 - e91e27c4c8614cbede91188be9550ff85120712acc2143e7cbe167def90c4fd1-749fc1a4;legalxchain

区块链信息

上链时间：

2025-12-15
所属区块链：

司法联盟链·广东省知识产权保护中心
证据指纹：

47ba4c535c9f65ac08214089d1c533865392f9136d6f0db22439e45e7cfc307c7ee0a7b443c02c5b31bccf056d1ed16e6d65bf2f3c41571f3dffd754e4eaae94
区块链存证证书编号：

LXM-GDIPI-23202512156058902186

数据信息

数据简介

本数据集用于支持基于深度学习的珍珠图像检测与分类模型的构建与验证，覆盖珍珠图像采集、样本标注、训练数据准备、模型训练及结构化结果输出等完整流程。图像采集使用工业级面阵相机完成，模型训练与部署采用海康威视VisionTrain平台，识别模型可对图像中的珍珠样本进行有效定位并判断其类别（如正常珍珠与污珠），为珍珠智能检测、分拣与质量控制提供数据支持。

数据来源：

自行产生
数据所属行业分类：

A05 农、林、牧、渔专业及辅助性活动

数据处理规则说明

1.采集规则： 设备：使用海康威视MV-CU120-10UMUC工业相机，固定焦距与光圈。环境：在密闭暗箱内进行，使用标准D65光源，确保无环境光干扰。背景为纯黑色底板。布局：珍珠样本严格按6行（A-F）x6列（1-6）的网格排列，每个圆孔放置一颗珍珠。命名：图像文件按[组别编码]_[序号].bmp规则命名。组别编码（如A312）与采集板物理铭牌标识完全一致，确保每张图像可溯源至具体采集批次和位置。 2.标注规则：由人员在VisionTrain平台上完成，标注信息存储于DetectTrainData.txt。标注格式为：[图像文件名][目标1坐标x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4][标签1]...。标签类别定义清晰，如“p”代表正常珍珠，“dp”代表污珠。 3.训练与输出规则：训练参数（学习率、批量大小等）通过real.json文件配置，确保实验可复现。模型推理输出包含每个检测目标的预测类别和置信度（如您图片中绿色圆圈内的数值+/-0.980905），该值直接反映模型判断的可信程度。

应用场景描述

该数据及模型广泛适用于以下典型应用场景：（1）珍珠质量检测自动化系统；（2）智能分拣设备的嵌入式检测模块；（3）珍珠分类教学、数据建模与工程开发。通过部署VisionTrain平台训练的珍珠分类模型，可实现对实际采集图像中珍珠目标的精准识别及类别判断，显著提升传统人工检测的效率与一致性。

数据格式：

xlsx
数据更新频率：

其他
数据量：

50

样例数据

详情见附件附件下载

数据结构样例

本次登记的数据结构包括：一、图像文件件名类型说明 A312_序号.bmp 图像文件工业相机采集的原始图像，命名含组别编号二、标注数据文件（DetectTrainData.txt）该文件记录了图像中每一个目标（如珍珠）的位置信息和对应类别标签。每行为一张图像的所有标注，每个目标区域是由4个点构成的矩形框（四个顶点坐标），后接目标的标签，如“p”或“dp”。

数据状态

2026-01-03

数据知识产权登记完成