[发明专利]一种基于改进神经网络的齿面损伤识别方法及装置在审
| 申请号： | 202211414681.7 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115565020A | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 吴鲁纪;秦佳音;杨林杰;曹延军;孙毅博;陈俊豪 | 申请（专利权）人： | 郑州机械研究所有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 洛阳九创知识产权代理事务所(普通合伙) 41156 | 代理人： | 狄干强 |
| 地址： | 450001 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 一种基于改进神经网络的齿面损伤识别方法及装置，属于齿轮的齿面损伤鉴别领域，该方法利用改进神经网络建立齿面损伤分类模型，之后通过向齿面损伤分类模型中输入待检测的齿轮表面图像，得到该齿轮表面损伤的分析结果。本发明通过对神经网络模型进行改进，使用全局平均池化来适应齿面尺寸并加速训练，应用迁移学习使模型更快收敛；最后，将数据集加载入改进的ResNet‑34中进行图像特征提取并训练，再利用分类函数进行分类处理，最终得到齿面损伤分类模型，再将需要检测的齿轮表面图像输入到模型中，既可以保证损伤识别的精度，又使模型被有效压缩，降低训练成本，大幅度提升了识别的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 神经网络 损伤 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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