内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理
技术领域：
：，尤其涉及一种内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
：：2.内存(memory)是计算机的重要部件，用于暂时存放处理器(centralprocessingunit，cpu)中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据，也是外界与处理器进行沟通的桥梁，内存在运行的过程中，可能会爆出指令纠错技术(errorcheckingandcorrecting，ecc)或者无法纠正的错误(un-correctableerror，uce)等错误。在对内存进行失效分析(failureanalysis，fa)的时候首先就要对内存进行识别，识别出内存的厂家、产地、生产日期确定是否批次问题，通过识别生产编号(seriesnumber，sn)信息定位发生内存故障的单体内存，在多条内存发生故障的时候如何快速读取内存的相关信息显得尤为重要。3.目前，内存的标签信息主要依靠人眼进行观察，对内存一条一条进行信息比对和确认，然后进行手工统计。4.由于人的精力有限，可能在观察或记录的环节出现失误，因此，上述方法存在效率低下、出错率较高的问题，且占用大量的人力资源，耗费人力物力。技术实现要素：5.本发明提供的内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中由于人的精力有限，可能在观察或记录的环节出现失误，因此，上述方法存在效率低下、出错率较高的问题，且占用大量的人力资源，耗费人力物力的缺陷，实现利用信息识别系统对输入的标签图像自动进行文字信息提取，提高了识别内存标签信息的效率和准确率，最大化减少人力干预，节省人力物力的投入。6.本发明提供一种内存条信息获取方法，包括：7.获取目标内存条的待识别标签图像；8.将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：9.对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；10.将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。11.根据本发明提供的一种内存条信息获取方法，所述信息识别系统，包括：文字提取模型、截取模块和存储模块；12.所述文字提取模型，用于对所述待识别标签图像进行文字识别和定位，生成文字信息，以及所述文字信息对应的坐标信息；13.所述截取模块，用于基于所述坐标信息，根据所述文字信息中每个字节的信息类型对所述文字信息进行截取，以生成多个截取信息；14.所述存储模块，用于将所有的截取信息进行分类存放，以生成所述内存条信息。15.根据本发明提供的一种内存条信息获取方法，基于所述坐标信息，根据所述文字信息中每个字节的对所述文字信息进行截取，以生成多个截取信息，包括：16.根据坐标信息，确定所述文字信息中每个字节的位置；所述字节是基于信息类型划分的；17.基于所述每个字节的位置，将所述文字信息中的字节进行截取，生成所述待识别标签图像的多个截取信息。18.根据本发明提供的一种内存条信息获取方法，信息类型，包括：厂家、产地、批次和日期；19.所述信息识别系统，还包括分析模块，具体用于：20.确定多个内存条的预设故障信息的信息类型；21.基于所述故障信息的信息类型，在所述多个截取信息中确定目标截取信息；22.将所述目标截取信息与所述故障信息进行对比，以确定所述目标内存条的质量参数。23.根据本发明提供的一种内存条信息获取方法，所述文字识别和定位是基于文字提取模型实现的；24.所述文字提取模型是基于以下方法获取的：25.获取多个样本内存条的样本标签图像，以及所述样本标签图像的样本文字信息和样本坐标信息；26.将每个样本内存条的样本标签图像、样本文字信息和样本坐标信息的组合作为一个训练样本，以获取多个训练样本；27.利用多个训练样本对神经网络模型进行训练，将训练好的神经网络模型作为所述文字提取模型。28.根据本发明提供的一种内存条信息获取方法，所述获取目标内存条的待识别标签图像，包括：29.获取目标内存条的初始图像；30.对所述初始图像进行滤波处理，生成滤波图像；31.对所述滤波图像进行归一化，生成所述待识别标签图像。32.本发明还提供一种内存条信息获取装置，包括：33.获取模块，用于获取目标内存条的待识别标签图像；34.输入模块，用于将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：35.对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；36.将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。37.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述内存条信息获取方法。38.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述内存条信息获取方法。39.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述内存条信息获取方法。40.本发明提供的内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质，利用信息识别系统对输入的标签图像自动进行文字信息提取，提高了识别内存标签信息的效率和准确率，最大化减少人力干预，节省人力物力的投入。附图说明41.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。42.图1是本发明提供的内存条信息获取方法的流程示意图；43.图2是本发明提供的信息识别系统的结构示意图；44.图3是本发明提供的待识别标签图像的示意图；45.图4是本发明提供的内存条标签统计方法的流程示意图；46.图5是本发明提供的内存条信息获取装置的结构示意图；47.图6是本发明提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式48.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。49.本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。50.下面结合图1-图6描述本发明的实施例所提供的内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质。51.本发明实施例提供的内存条信息获取方法，执行主体可以为电子设备或者电子设备中能够实现该内存条信息获取方法的软件或功能模块或功能实体，本发明实施例中电子设备包括但不限于服务器。需要说明的是，上述执行主体并不构成对本发明的限制。52.图1是本发明提供的内存条信息获取方法的流程示意图，如图1所示，包括但不限于以下步骤：53.首先，在步骤s1中，获取目标内存条的待识别标签图像。54.目标内存条的标签可以是图像格式的电子标签，也可以是实体标签。55.在标签为实体标签的情况下，使用相机等图像采集设备对目标内存条上的标签进行拍摄后，得到待识别标签图像。56.可选地，所述获取目标内存条的待识别标签图像，包括：57.获取目标内存条的初始图像；58.对所述初始图像进行滤波处理，生成滤波图像；59.对所述滤波图像进行归一化，生成所述待识别标签图像。60.具体地，使用图像采集设备对目标内存条上的标签(label)进行拍摄，得到初始图像。61.为了提高图像处理的精度和质量，降低图像噪声，需要对图像进行滤波处理，具体地，采用基于小波变换的自适应阈值去噪算法实现对初始图像的噪声滤波。62.在滤波之后，还可以对图像进行标准归一化处理，消除噪声和数据量纲，得到待识别标签图像。63.根据本发明提供的内存条信息获取方法，通过对图像进行预处理，提高图像质量，进而提高图像的识别精度。64.进一步地，在步骤s2中，将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。65.信息识别系统可以内置基于图像中的文字识别算法构建的神经网络模型，用于对待识别标签图中的文字进行识别，可以得到目标内存条的标签上的文字信息；66.信息识别系统再对文字信息进行分类提取，可以得到目标内存条的内存条信息。67.内存条信息可以包括sn码和pn码等基础信息的文字或编码，信息识别系统中还可以存储有sn码和pn码等编码每一位字符的含义，能够将sn码和pn码等转换成生产厂家、产地等信息。68.本发明提供的内存条信息获取方法，利用信息识别系统对输入的标签图像自动进行文字信息提取，提高了识别内存标签信息的效率和准确率，最大化减少人力干预，节省人力物力的投入。69.图2是本发明提供的信息识别系统的结构示意图，如图2所示，所述信息识别系统，包括：文字提取模型201、截取模块202和存储模块203；70.所述文字提取模型201，用于对所述待识别标签图像进行文字识别和定位，生成文字信息，以及所述文字信息对应的坐标信息；71.所述截取模块202，用于基于所述坐标信息，根据所述文字信息中每个字节的信息类型对所述文字信息进行截取，以生成多个截取信息；72.所述存储模块203，用于将所有的截取信息进行分类存放，以生成所述内存条信息。73.在信息识别系统接收到待识别标签图像的输入之后，需要利用文字提取模型对待识别标签图像中的文字进行识别和定位，可以提取出图像中的文字信息，以及每处文字信息对应的坐标信息。74.可选地，所述文字提取模型是基于以下方法获取的：75.获取多个样本内存条的样本标签图像，以及所述样本标签图像的样本文字信息和样本坐标信息；76.将每个样本内存条的样本标签图像、样本文字信息和样本坐标信息的组合作为一个训练样本，以获取多个训练样本；77.利用多个训练样本对神经网络模型进行训练，将训练好的神经网络模型作为所述文字提取模型。78.首先，获取多个样本标签图像，以及每个样本标签图像对应的样本文字信息和样本坐标信息，即每个样本标签图像对应的样本文字信息和样本坐标信息是已知的，且作为训练样本的标签。79.同样地，样本标签图像也可以是经过滤波和归一化处理之后的图像。80.在此基础上，将每个样本标签图像，以及每个样本标签图像对应的样本文字信息和样本坐标信息的组合作为一个训练样本，由此可获得多个训练样本；81.在获得多个训练样本之后，再将多个训练样本依次输入至神经网络模型，即将每个训练样本中的样本标签图像、样本文字信息和样本坐标信息同时输入至神经网络模型，根据神经网络模型每一次的输出结果对模型参数进行调整，最终完成神经网络模型的训练过程。82.将训练好的神经网络模型作为文字提取模型。83.根据本发明提供的内存条信息获取方法，基于深度学习的思想对神经网络模型进行训练，使得神经网络模型学习不同标签图像对应的文字信息和坐标分布的特征，有利于利用训练好的神经网络模型对标签图像的文字信息识别和提取。84.可选地，基于所述坐标信息，根据所述文字信息中每个字节的信息类型对所述文字信息进行截取，以生成多个截取信息，包括：85.根据坐标信息，确定所述文字信息中每个字节的位置；所述字节是基于信息类型划分的；86.基于所述每个字节的位置，将所述文字信息中的字节进行截取，生成所述待识别标签图像的多个截取信息。87.在信息识别系统接收到待识别标签图像的输入之后，将待识别标签图像输入至文字提取模型，文字提取模型对待识别标签图像进行文字识别定位，获取由文字识别模型输出的文字信息和坐标信息。88.其中，不同信息类型的字节在标签上所处的位置不同，因此，可以根据坐标信息，对文字信息进行分段截取。89.在根据坐标信息，确定文字信息中每个字节的位置之后，再对识别出的文字信息按照每个字节所在的位置进行截取，得到多个不同信息类型的字节作为截取信息。90.图3是本发明提供的待识别标签图像的示意图，信息类型可以按照如图3所示的位置坐标进行划分，其中，1代表生产厂家，为skhynix；2代表内存容量，为256g；3代表内存规格；4代表内存种类，pc4代表ddr4，pc5代表ddr5；5代表内存运行频率；6代表内存类型，包括ridmm，lrdimm，udimm，sodimm；7代表设计文件的版本；8代表spd版本；13代表料号信息；15代表生产周期；91.此外，9代表二维码，对二维码扫描后会得到该内存条的厂家、产地、sn；10代表欧盟生态标签，属于环保认证；11代表ce欧洲合格认证；12代表生产厂家所在的国家，为korea；14代表spd的厂家，为ac。92.其中，截取信息可以是目标内存条的pn、厂家、生产日期编码(date-code)和sn等信息。pn代表出厂批次。93.可以将内存厂家和产地对应信息按格式预先录入至信息识别系统中，比如sn第五和第六位为产地信息：01代表韩国，02代表中国，03代表越南，方便对分类存储的截取信息进行对比验证，输入的信息进行输入。94.表1是本发明提供的字节信息类型表，对文字信息进行截取的时候按照表1中的信息类型，对不同字节位置进行信息的截取，并将截取的信息分类输出到excel表格中，比如sn信息是一个信息类型，pn信息是一个信息类型，数据手册(datasheet)信息是一个信息类型。当有多条内存时，首先识别内存的pn，pn相同则代表是同一个规格的内存，相同规格的信息存储到同一个文件里，不同pn的信息会分类存放；然后依次对内存其他类别的信息进行识别和存储，形成多个维度的文件，方便后期对数据进行统计和分析。95.表1字节信息类型表[0096][0097]根据本发明提供的内存条信息获取方法，通过将图片上的信息转化成文字，再对文字进行二次解析和分段截取，实现对内存标签上的信息进行分类存储和统计，从而为内存条的信息管理和故障分析提供基础。[0098]可选地，所述信息类型，包括：厂家、产地、批次和日期；[0099]所述信息识别系统，还包括分析模块，具体用于：[0100]确定多个内存条的预设故障信息的信息类型；[0101]基于所述故障信息的信息类型，在所述多个截取信息中确定目标截取信息；[0102]将所述目标截取信息与所述故障信息进行对比，以确定所述目标内存条的质量参数。[0103]针对于故障内存，相关技术中，用肉眼进行观察内存标签信息，进而内存的产地、生产周期、sn、零部件号(partnumber，pn)信息，然后统计发生故障的内存是否批次问题，进而对故障内存进行定位。[0104]在得到多个维度的文件后，可以根据文件中的表格，确认内存是否来自同一厂家，同一产地，同一生产日期，确定内存是否为同一批次。[0105]信息识别系统还可以内置预先设置的故障信息，预设故障信息可以是对多个内存条的故障情况和共性进行提取和归类后得到的，例如：某一个型号、某一厂家，或者某一批次，以对提出的文字信息进行分析判断，进而判断目标内存条的质量参数。[0106]质量参数可以是目标内存条所在批次或厂家等任一维度的产品故障率，或是故障个数，可以表征目标内存条的质量高低。[0107]此外，在确定信息类型为某一厂家生产的某一批次的内存条的故障率的情况下，故障率为预设故障信息，可以将故障信息的信息类型确定为厂家和批次，进而定位到厂家的文件和批次的文件，确定这两个文件中与该厂家该批次一致的内存条的故障率，并将故障率作为这些内存条的质量参数。[0108]或者，统计信息类型为同一批次或同一厂家等同一信息类型的内存条出现故障的个数，将个数作为预设故障信息，将故障个数作为该信息类型的内存条的质量参数。[0109]根据本发明提供的内存条信息获取方法，通过分类后的信息进行故障分析，进而快速准确地得到内存条的质量参数。[0110]图4是本发明提供的内存条标签统计方法的流程示意图，如图4所示，包括：[0111]首先，将内存标签图像输入信息识别系统；[0112]其次，对内存标签图像进行信息识别，将图像信息转化为文字信息；[0113]再者，对识别到的文字信息进行截取；[0114]然后，将截取的信息进行分类存放；[0115]最后，对分类存放的数据进行统计和分析。[0116]根据本发明提供的内存条信息获取方法，利用信息识别系统可以自动识别内存条标签上的信息，最大程度降低人为干扰因素，从而减少信息识别的概率和情况的发生，保证识别的准确性和有效性，更加方便的解读内存各项信息，在分析内存故障时，可以更加方便的定位内存产地和生产日期等信息，多条内存发生故障时可以确定是否批次问题，提高故障内存识别效率。[0117]下面对本发明提供的内存条信息获取装置进行描述，下文描述的内存条信息获取装置与上文描述的内存条信息获取方法可相互对应参照。[0118]图5是本发明提供的内存条信息获取装置的结构示意图，如图5所示，包括：[0119]获取模块501，用于获取目标内存条的待识别标签图像；[0120]输入模块502，用于将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。[0121]在装置运行的过程中，获取模块501获取目标内存条的待识别标签图像；输入模块502将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。[0122]本发明提供的内存条信息获取装置，利用信息识别系统对输入的标签图像自动进行文字信息提取，提高了识别内存标签信息的效率和准确率，最大化减少人力干预，节省人力物力的投入。[0123]图6是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图6所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)610、通信接口(communicationsinterface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信，处理器610用于执行存储器630中存储的可执行模块，例如计算机程序。[0124]其中，存储器630可能包含高速随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口620(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。[0125]通信总线640可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。[0126]其中，存储器630用于存储程序，所述处理器40在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器610中，或者由处理器610实现。[0127]处理器610可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器610中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器610可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器630，处理器610读取存储器630中的信息，结合其硬件，以执行内存条信息获取方法，该方法包括：获取目标内存条的待识别标签图像；将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。[0128]所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置及电子设备的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。[0129]本发明实施例提供的内存条信息获取装置及电子设备，与上述实施例提供的内存条信息获取方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。[0130]附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，上述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。[0131]本发明实施例所提供的进行内存条信息获取方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，上述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中上述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。[0132]在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。[0133]上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0134]另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。[0135]此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0136]另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的内存条信息获取方法，该方法包括：获取目标内存条的待识别标签图像；将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。[0137]又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的内存条信息获取方法，该方法包括：获取目标内存条的待识别标签图像；将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。[0138]以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。[0139]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。[0140]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本
技术领域：
：的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.一种内存条信息获取方法，其特征在于，包括：获取目标内存条的待识别标签图像；将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。2.根据权利要求1所述的内存条信息获取方法，其特征在于，所述信息识别系统，包括：文字提取模型、截取模块和存储模块；所述文字提取模型，用于对所述待识别标签图像进行文字识别和定位，生成文字信息，以及所述文字信息对应的坐标信息；所述截取模块，用于基于所述坐标信息，根据所述文字信息中每个字节的信息类型对所述文字信息进行截取，以生成多个截取信息；所述存储模块，用于将所有的截取信息进行分类存放，以生成所述内存条信息。3.根据权利要求2所述的内存条信息获取方法，其特征在于，所述基于所述坐标信息，根据所述文字信息中每个字节的信息类型对所述文字信息进行截取，以生成多个截取信息，包括：根据坐标信息，确定所述文字信息中每个字节的位置；所述字节是基于所述信息类型划分的；基于所述每个字节的位置，将所述文字信息中的字节进行截取，生成所述待识别标签图像的多个截取信息。4.根据权利要求2所述的内存条信息获取方法，其特征在于，所述信息类型，包括：厂家、产地、批次和日期；所述信息识别系统，还包括分析模块，具体用于：确定多个内存条的预设故障信息的信息类型；基于所述故障信息的信息类型，在所述多个截取信息中确定目标截取信息；将所述目标截取信息与所述故障信息进行对比，以确定所述目标内存条的质量参数。5.根据权利要求2所述的内存条信息获取方法，其特征在于，所述文字提取模型是基于以下方法获取的：获取多个样本内存条的样本标签图像，以及所述样本标签图像的样本文字信息和样本坐标信息；将每个样本内存条的样本标签图像、样本文字信息和样本坐标信息的组合作为一个训练样本，以获取多个训练样本；利用多个训练样本对神经网络模型进行训练，将训练好的神经网络模型作为所述文字提取模型。6.根据权利要求1-5中任一项所述的内存条信息获取方法，其特征在于，所述获取目标内存条的待识别标签图像，包括：获取目标内存条的初始图像；对所述初始图像进行滤波处理，生成滤波图像；对所述滤波图像进行归一化，生成所述待识别标签图像。
7.一种内存条信息获取装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标内存条的待识别标签图像；输入模块，用于将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述内存条信息获取方法。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述内存条信息获取方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述内存条信息获取方法。

技术总结
本发明提供的内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，包括：获取目标内存条的待识别标签图像；将所述待识别标签图像输入至信息识别系统，获取由所述信息识别系统输出的所述目标内存条的内存条信息；所述信息识别系统用于：对所述待识别标签图像进行文字识别和定位；将识别出的文字进行分类提取，以生成所述内存条信息。本发明提供的内存条信息获取方法、装置、电子设备及存储介质，利用信息识别系统对输入的标签图像自动进行文字信息提取，提高了识别内存标签信息的效率和准确率，最大化减少人力干预，节省人力物力的投入。省人力物力的投入。省人力物力的投入。


技术研发人员：高彬彬
受保护的技术使用者：苏州浪潮智能科技有限公司
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/9/20