CN115952314A - 一种基于数据识别的数据处理*** - Google Patents

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CN115952314A CN202310244875.5A CN202310244875A CN115952314A CN 115952314 A CN115952314 A CN 115952314A CN 202310244875 A CN202310244875 A CN 202310244875A CN 115952314 A CN115952314 A CN 115952314A
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CN
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郑明伟
解雨
董敏
许兵卿
王宇
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Weifang Vocational College
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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域,且公开了一种基于数据识别的数据处理***,包括数据采集模块、数据筛选模块、模型构建模块和模型判定模块,所述数据采集模块与数据筛选模块线性连接,所述数据筛选模块与模型构建模块线性连接,所述模型构建模块与模型判定模块线性连接。该基于数据识别的数据处理***,通过设置的模型构建模块,以及配合设置的模型判定模块,使用时通过数据采集模块对输入图片尺寸精准的划分,搭配模型构建模块对图片的识别,以及模型判定模块对模型的判定,可以对图片内容进行精准的判定,消除了标记的误差,保证输入的图片都能被识别,避免图像识别错误,优化工业计算机控制产线自动化生产。

Description

一种基于数据识别的数据处理***
技术领域
本发明属于数据处理技术领域,具体为一种基于数据识别的数据处理***。
背景技术
数据处理是***工程和自动控制的基本环节,数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域,数据处理技术的发展及其应用的广度和深度,极大地影响了人类社会发展的进程。
数据处理的领域广泛,其中计算机对于数据处理的速度最快,同时数据处理的能力是伴随自动化发展的关键,对于工业计算机领域而言,数据处理的智能化是控制产线自动化生产的关键。
随着过工业计算机不断发展、优化,利用其对物体进行目标自动识别已经能够实现,但此类机器的标记存在一定误差,会导致标记的图像不能被识别,造成图像识别错误,影响工业计算机控制产线自动化生产。
发明内容
有鉴于此,为克服现有技术的缺陷,本发明新型提供一种基于数据识别的数据处理***,可以对图片进行内容进行精准的识别,有效的解决了机器的标记存在一定误差的问题。
本发明通过以下技术方案实现:
一种基于数据识别的数据处理***,有效的解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于数据识别的数据处理***,包括数据采集模块、数据筛选模块、模型构建模块和模型判定模块,所述数据采集模块与数据筛选模块线性连接,所述数据筛选模块与模型构建模块线性连接,所述模型构建模块与模型判定模块线性连接;
所述数据筛选模块包括数据对比单元和数据筛除单元,所述数据对比单元用于将输入的内容与数据库中的内容进行对比,所述数据筛除单元用于筛除不符合规范的内容。
优选的,所述数据库中的内容可通过人工自行选定,选定的内容是提前规划的。
优选的,所述数据采集模块会对输入的图片进行识别,并对输入的图片进行标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据采集模块对其标号A,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据采集模块对其标号B,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据采集模块对其标号C,同时数据库采用相同的数据标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据库对其标号A1,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据库对其标号B1,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据库对其标号C1。
优选的,所述模型构建模块包括模型匹配单元和模型输入单元,所述模型输入单元用于提供输入方式,输入方式可选用人工手动输入或是图片导入。
优选的,所述模型匹配单元用于匹配合适的模型,并通过颜色进行反馈,当模型匹配单元匹配到合适的模型后,模型匹配单元匹配的模型会亮起绿灯,与其它未匹配的模型形成对比,方便用户观察到模型。
优选的,所述模型判定模块会将匹配的模型输出,输出的模型呈现绿色,模型呈现的颜色可通过模型判定模块进行设定,设定的方式采用人工设定或是计算机随机设定。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
在工作中,通过设置的模型构建模块,以及配合设置的模型判定模块,使用时通过数据采集模块对输入图片尺寸精准的划分,搭配模型构建模块对图片的识别,以及模型判定模块对模型的判定,可以对图片内容进行精准的判定,消除了标记的误差,保证输入的图片都能被识别,避免图像识别错误,优化工业计算机控制产线自动化生产。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明的模块结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例;基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一,由图1给出,本发明包括数据采集模块、数据筛选模块、模型构建模块和模型判定模块,数据采集模块与数据筛选模块线性连接,数据筛选模块与模型构建模块线性连接,模型构建模块与模型判定模块线性连接;
数据筛选模块包括数据对比单元和数据筛除单元,数据对比单元用于将输入的内容与数据库中的内容进行对比,数据筛除单元用于筛除不符合规范的内容,数据库中的内容可通过人工自行选定,选定的内容是提前规划的;
数据采集模块会对输入的图片进行识别,并对输入的图片进行标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据采集模块对其标号A,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据采集模块对其标号B,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据采集模块对其标号C,同时数据库采用相同的数据标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据库对其标号A1,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据库对其标号B1,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据库对其标号C1,模型构建模块包括模型匹配单元和模型输入单元,模型输入单元用于提供输入方式,输入方式可选用人工手动输入或是图片导入,模型匹配单元用于匹配合适的模型,并通过颜色进行反馈,当模型匹配单元匹配到合适的模型后,模型匹配单元匹配的模型会亮起绿灯,与其它未匹配的模型形成对比,方便用户观察到模型,模型判定模块会将匹配的模型输出,输出的模型呈现绿色,模型呈现的颜色可通过模型判定模块进行设定,设定的方式采用人工设定或是计算机随机设定。
实施例二,由图1给出,本发明包括数据采集模块、数据筛选模块、模型构建模块和模型判定模块,数据采集模块与数据筛选模块线性连接,数据筛选模块与模型构建模块线性连接,模型构建模块与模型判定模块线性连接;
数据筛选模块包括数据对比单元和数据筛除单元,数据对比单元用于将输入的内容与数据库中的内容进行对比,数据筛除单元用于筛除不符合规范的内容,数据库中的内容可通过人工自行选定,选定的内容是提前规划的;
数据采集模块会对输入的图片进行识别,并对输入的图片进行标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据采集模块对其标号A,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据采集模块对其标号B,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据采集模块对其标号C,同时数据库采用相同的数据标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据库对其标号A1,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据库对其标号B1,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据库对其标号C1;
当对数据采集模块输入的图片尺寸为1000mm*2000mm时,数据采集模块对图片的标记为B,此刻数据采集模块会将图片信息传递到数据库B1中;
模型构建模块包括模型匹配单元和模型输入单元,模型输入单元用于提供输入方式,输入方式可选用人工手动输入或是图片导入,模型匹配单元用于匹配合适的模型,并通过颜色进行反馈,当模型匹配单元匹配到合适的模型后,模型匹配单元匹配的模型会亮起绿灯,与其它未匹配的模型形成对比,方便用户观察到模型,模型判定模块会将匹配的模型输出,输出的模型呈现绿色,模型呈现的颜色可通过模型判定模块进行设定,设定的方式采用人工设定或是计算机随机设定;
随后模型构件模块会对输入的图片进行数据库的匹配,完成图片的识别后通过模型判定模块输出模型,并伴随着灯光,将其呈现出来。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.一种基于数据识别的数据处理***,包括数据采集模块、数据筛选模块、模型构建模块和模型判定模块,其特征在于:所述数据采集模块与数据筛选模块线性连接,所述数据筛选模块与模型构建模块线性连接,所述模型构建模块与模型判定模块线性连接;
所述数据筛选模块包括数据对比单元和数据筛除单元,所述数据对比单元用于将输入的内容与数据库中的内容进行对比,所述数据筛除单元用于筛除不符合规范的内容。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据识别的数据处理***,其特征在于:所述数据库中的内容可通过人工自行选定,选定的内容是提前规划的。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据识别的数据处理***,其特征在于:所述数据采集模块会对输入的图片进行识别,并对输入的图片进行标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据采集模块对其标号A,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据采集模块对其标号B,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据采集模块对其标号C,同时数据库采用相同的数据标号,对于图片的尺寸在20mm*30mm以内,数据库对其标号A1,对于图片的尺寸在20mm*30mm—-2000mm*3000mm以内,数据库对其标号B1,对于图片的尺寸在2000mm*3000mm以上,数据库对其标号C1。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据识别的数据处理***,其特征在于:所述模型构建模块包括模型匹配单元和模型输入单元,所述模型输入单元用于提供输入方式,输入方式可选用人工手动输入或是图片导入。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据识别的数据处理***,其特征在于:所述模型匹配单元用于匹配合适的模型,并通过颜色进行反馈,当模型匹配单元匹配到合适的模型后,模型匹配单元匹配的模型会亮起绿灯,与其它未匹配的模型形成对比,方便用户观察到模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于数据识别的数据处理***,其特征在于:所述模型判定模块会将匹配的模型输出,输出的模型呈现绿色,模型呈现的颜色可通过模型判定模块进行设定,设定的方式采用人工设定或是计算机随机设定。
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