[发明专利]一种基于声音识别的裁床断刀检测方法、装置及设备在审
| 申请号: | 201910576198.0 | 申请日: | 2019-06-28 |
| 公开(公告)号: | CN110297042A | 公开(公告)日: | 2019-10-01 |
| 发明(设计)人: | 刘丽;武付闯;姚与能 | 申请(专利权)人: | 拓卡奔马机电科技有限公司 |
| 主分类号: | G01N29/14 | 分类号: | G01N29/14;G01N29/44;G10L25/51 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 刘志红 |
| 地址: | 317000 浙江省台*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 裁床 裁刀 原始声音信号 声音识别 装置及设备 断刀检测 匹配结果 拾音器 折断 非接触式检测 模板匹配算法 预处理 采集 生产效率 实时观察 刀片 断刀 匹配 | ||
1.一种基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,包括:
裁床开始工作后,获取拾音器采集的裁刀运行的原始声音信号;
对所述原始声音信号进行预处理,获取对应的声音信号;
利用模板匹配算法对所述声音信号进行匹配,获取对应的匹配结果;
根据所述匹配结果,判断所述裁刀的刀片是否折断;
若是,则控制所述裁床停止工作。
2.根据权利要求1所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,所述对所述原始声音信号进行预处理,获取对应的声音信号,包括:
对所述原始声音信号依次进行放大、滤波和A/D转换,获取所述声音信号。
3.根据权利要求1所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,所述利用模板匹配算法对所述声音信号进行匹配,获取对应的匹配结果,包括:
提取所述声音信号中的声音特征;其中,所述声音特征包括:短时平均过零率、短时平均能量和频域MFCC特征中至少一项;
将所述声音特征与模板库中的每个预设模板中对应的标准声音特征进行对比,获取对应的对比结果;
根据所述对比结果,获取与所述声音特征最相似的预设模板对应的匹配结果。
4.根据权利要求3所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,所述预设模板包括:裁刀空裁声音模版、裁刀磨刀声音模版、裁刀裁布声音模版和裁刀断刀声音模版。
5.根据权利要求3所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,所述声音特征包括所述短时平均过零率、所述短时平均能量和所述频域MFCC特征时,所述提取所述声音信号中的声音特征,包括:
对所述声音信号依次进行预加重处理、分帧处理和加窗处理,并计算加窗处理后的声音信号对应的短时平均过零率、短时平均能量和频域MFCC特征。
6.根据权利要求1所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,所述拾音器设置在所述裁床的刀盘上。
7.根据权利要求1至6任一项所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,所述控制所述裁床停止工作之后,还包括:
获取所述声音信号的实际结果,将所述声音信号、所述匹配结果和所述声音信号发送到云服务器。
8.根据权利要求7所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法,其特征在于,还包括:
根据所述云服务器发送的匹配参数,对所述模板匹配算法的匹配规则进行调整。
9.一种基于声音识别的裁床断刀检测装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于裁床开始工作后,获取拾音器采集的裁刀运行的原始声音信号;
第二获取模块,用于对所述原始声音信号进行预处理,获取对应的声音信号;
匹配模块,用于利用模板匹配算法对所述声音信号进行匹配,获取对应的匹配结果;
判断模块,用于根据所述匹配结果,判断所述裁刀的刀片是否折断;
控制模块,用于若折断,则控制所述裁床停止工作。
10.一种基于声音识别的裁床断刀检测设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的基于声音识别的裁床断刀检测方法的步骤。
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