[发明专利]一种成型设备操作安全监测方法和装置

权利要求书

1.一种成型设备操作安全监测方法，其特征在于，包括：

获取作业员操作成型设备的视频样本数据；

基于所述视频样本数据生成样本训练数据；

采用所述样本训练数据训练卷积神经网络模型得到监测模型；

获取待监测成型设备操作视频数据，并转换为灰度图像数据；

将所述灰度图像数据输入至所述监测模型得到监测结果；

根据所述监测结果生成控制信号；所述控制信号包括报警信号和用于控制成型设备中机械臂启停的作动控制信号。

2.根据权利要求1所述的成型设备操作安全监测方法，其特征在于，所述基于所述视频样本数据生成样本训练数据，具体包括：

对所述视频样本数据进行图像标注得到标注数据；

将所述标注数据转换为灰度图像样本数据得到样本训练数据。

3.根据权利要求1所述的成型设备操作安全监测方法，其特征在于，所述采用所述样本训练数据训练卷积神经网络模型得到监测模型，具体包括：

步骤1.采用预设个数的卷积核在所述样本训练数据中的图像上进行窗口滑动，得到卷积核元素和窗口对应元素；

步骤2.基于所述卷积核元素和所述窗口对应元素得到图像特征矩阵，并确定所述图像特征矩阵上各元素的值；

步骤3.对多个激活函数赋予不同的系数进行非线性组合形成决策平面；

步骤4.采用所述决策平面对所述图像特征矩阵上各元素的值进行处理得到决策特征图像；

步骤5.对所述决策特征图像进行最大池化采样处理得到采样特征图像；

步骤6.以预设窗口在所述采样特征图像中进行特定步长的滑动，并在滑动过程中，采用预设窗口内的最大值的特征元素替换预设窗口内所有的特征元素得到特征矩阵；

步骤7.对所述特征矩阵进行连续卷积操作后，输入至全连接层进行实数映射得到实数值；

步骤8.采用损失函数将实数值映射为概率值，并进行结果输出；

步骤9.采用交叉熵损失函数基于所述概率值和所述标注数据进行损失确定，得到确定结果；

步骤10.当所述确定结果不满足预设条件时，调整所述卷积神经网络模型的参数并返回步骤1；

步骤11.当所述确定结果满足预设条件时，得到所述监测模型。

4.根据权利要求3所述的成型设备操作安全监测方法，其特征在于，采用64个3×3的卷积核在所述样本训练数据中的图像上进行窗口滑动，得到卷积核元素和窗口对应元素。

5.根据权利要求3所述的成型设备操作安全监测方法，其特征在于，以2×2的窗口在所述采样特征图像中进行步长为2的滑动，并在滑动过程中，采用2×2的窗口内的最大值的特征元素替换2×2的窗口内所有的特征元素得到特征矩阵。

6.根据权利要求3所述的成型设备操作安全监测方法，其特征在于，所述全连接层由1024个1×1的卷积核组成。

7.一种成型设备操作安全监测装置，其特征在于，包括：摄像头、上位机、PLC和蜂鸣器；

所述摄像头与所述上位机连接；所述上位机分别与所述PLC和所述蜂鸣器连接；所述摄像头用于实时获取作业员操作成型设备的视频数据；所述上位机用于根据所述视频数据得到监测结果，并根据所述监测结果生成控制信号；所述控制信号包括作动控制信号和报警信号；所述PLC根据所述作动控制信号控制成型设备中机械臂的启停；所述蜂鸣器用于根据所述报警信号发出报警信息。

8.根据权利要求7所述的成型设备操作安全监测装置，其特征在于，所述上位机包括：

样本数据获取模块，用于获取作业员操作成型设备的视频样本数据；

训练样本数据生成模块，用于基于所述视频样本数据生成样本训练数据；

监测模型生成模块，用于采用所述样本训练数据训练卷积神经网络模型得到监测模型；

图像转换模块，用于获取待监测成型设备操作视频数据，并转换为灰度图像数据；

监测结果确定模块，用于将所述灰度图像数据输入至所述监测模型得到监测结果；

控制信号生成模块，用于根据所述监测结果生成控制信号。