[发明专利]基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法

权利要求书

1.基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集粉碎过程中的图像数据，所述图像数据包括各设定时间段的多帧图像；

对各设定时间段的多帧图像进行目标识别，得到粉碎过程中被粉碎设备的数量；

计算各设定时间段的任意连续两帧图像之间的光流场，对所述光流场进行sobel卷积处理，获取所有光流场的纵向边缘梯度响应之和和横向边缘梯度响应之和，计算纵向边缘梯度响应之和、横向边缘梯度响应之和中的最小值与最大值的比值，所述比值为设定时间段的运动系数；

采集各设定时间段的电机电流信号，得到电流序列；对所述电流序列进行中值滤波，得到低通信号序列；并计算电流序列与所述低通信号序列中对应元素的比值的均值，该均值为电机负载波动比例，将所述电机负载波动比例和低通信号序列作为各设定时间段的电机负载数据；

根据任意两设定时间段的低通信号序列以及其中一设定时间段的被粉碎设备的数量，计算其中一设定时间段的置信度；根据任意两设定时间段的被粉碎设备的数量、电机负载数据以及运动系数，得到两设定时间段的关联度指标；

根据所述置信度和关联度指标，进行两两设定时间段的匹配，得到匹配结果，所述匹配结果包含两设定时间段的编号；当两设定时间段的编号的间隔值大于等于设定阈值，且累计次数大于计数阈值，则该粉碎过程中被粉碎设备出现硬质材料；

所述关联度指标为：

其中，为第i个设定时间段对应的低通信号序列与第j个设定时间段的低通信号序列的动态时间弯曲距离，为第i个设定时间段的均值，为第j个设定时间段的均值，为第i个设定时间段的运动系数，为第j个设定时间段的运动系数，为编号i与编号j的差值的绝对值，为第i个设定时间段的被粉碎设备的数量与第j个设定时间段的被粉碎设备的数量的差值的绝对值。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法，其特征在于，所述的进行目标识别是采用目标检测网络对所述多帧图像进行被粉碎设备的识别。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法，其特征在于，所述运动系数为：

其中，纵向边缘梯度响应之和，为横向边缘梯度响应之和。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法，其特征在于，

所述低通信号序列为：

其中，为电流序列，M为中值滤波的窗口大小，M=50。

5.根据权利要求2或4所述的基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法，其特征在于，所述置信度为：

其中，为第i个设定时间段的待破碎设备的数量，为第i个设定时间段对应的低通信号序列与第j个设定时间段对应的低通信号序列的动态时间弯曲距离，n为设定时间段的编号。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的粉碎装置的粉碎检测方法，其特征在于，所述匹配采用KM算法。