[发明专利]一种基于深度学习的皮带缺陷检测方法及系统有效
| 申请号： | 202310286834.2 | 申请日： | 2023-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN115993365B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 王纪强;宋震;刘真梅;赵林;侯墨语;李振 | 申请（专利权）人： | 山东省科学院激光研究所;齐鲁工业大学（山东省科学院） |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88;G06T7/00;G06N3/084;G06V10/77;G06V10/82 |
| 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;占园 |
| 地址： | 272071 山东省济宁市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于深度学习的皮带缺陷检测方法及系统，检测方法包括：构建皮带训练网络模型，构建构建皮带训练网络模型包括随机仿射变换特征提取处理步骤、激励注意力机制处理步骤和小目标检测头处理步骤；训练皮带训练网络模型得到目标权重文件；向皮带底部发射激光；获取皮带待检测图片；对皮带待检测图片进行解析检测处理得到像素块组；比对像素块组与所述目标权重文件，得到比对结果；判断比对结果是否大于比对阈值；若是，则生成用于关闭皮带机的控制指令。本申请通过上述检测方法及系统提高了对皮带缺陷的不同位置的特征提取能力，提高激光线缺陷特征在所有特征中的占比，提高对缺陷的检测精准度，优化了缺陷检测的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 皮带 缺陷 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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