一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法

本发明公开了一种基于自动图像合成的多品种小批量对象分割方法，涉及图像处理技术领域。本发明与之前的图像处理技术相比，解决了大多数系统针对大批量、单一种类的产品制造，无法直接适用于多品种小批量的生产环境；现有技术依赖于昂贵的硬件系统和复杂的算法增加了成本，且限制了系统的灵活性和可扩展性的问题；使用U‑Net算法提取对象前景、应用ARShadowGAN模型增加合成图像的真实感，且使用高级图像处理技术如直方图均衡化和伽马校正提高图像质量。还通过动态学习率调整和优化的深度学习模型配置，能够显著提高对象分割模型的训练效率和准确性，同时降低数据准备的成本和时间。