[发明专利]一种基于多尺度卷积神经网络的刀具磨损预测方法有效
| 申请号： | 202110684408.5 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113313198B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 周竞涛;杨长森;李恩明;王明微;张惠斌;蒋腾远 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 屠沛 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多尺度卷积神经网络的刀具磨损预测方法，解决现有刀具磨损预测方法依赖人工特征提取、模型泛化能力不足、应用场景受限的问题。本发明利用深度学习从原始数据中提取数据的本质特征，自动建立特征与目标之间的映射关系，并将其与人工特征提取方法相结合，提高了模型的准确率，该方法首先利用离散小波变换对预处理后的原始信号进行变换，在不损失原始信号信息的情况下对特征进行更好的表示，设计了一种增强的多尺度CNN结构，并将其应用于变换后的小波尺度图上，自动从原始数据中学习刀具的磨损特征；最后，将人工特征和自动特征相结合形成混合特征向量，利用全连接神经网络实现自动特征和人工特征的融合，以实现刀具磨损的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 神经网络 刀具 磨损 预测 方法 | ||
【主权项】：
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