[发明专利]基于卷积神经网络的皮带机表面状态检测方法及装置在审
| 申请号： | 202010796712.4 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113297885A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 周雨蔷;邱立运;蒋源铭 | 申请（专利权）人： | 湖南长天自控工程有限公司;中冶长天国际工程有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 410006 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了基于卷积神经网络的皮带机表面状态检测方法及装置，先采集大量的皮带撕裂、磨损及正常表面图像，对采集到的皮带表面图像进行图像预处理，再为预处理后的皮带表面图像添加人工标签，随机抽取较多一部分皮带表面图像作为训练集输入到建立的残差神经网络中执行磨损或撕裂的特征提取，根据提取到的多维特征值矩阵，将不断输入的皮带表面图像特征载入分类器中进行分类得到分类结果，根据分类结果与人工标签进行对比返回错误率和损失函数运算结果到残差神经网络中。将测试集输入，得到最终神经网络模型。利用该模型可以对实时拍摄到的皮带表面图像执行磨损或撕裂的识别操作，通过测试集进行测试去除误检，提升异常状态识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 皮带机 表面 状态 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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