摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种数控机床刀具异常检测方法及系统,包括:根据每个时刻的目标图像的相邻时刻的分布情况,计算每个时刻的目标图像属于区域边界的正常目标图像的可能性,根据每个目标图像在每个孤立树中的异常分值,计算每个时刻的目标图像在每个孤立树中的异常分值权重,根据每个时刻的目标图像在所有孤立树中的异常分值和异常分值权重,计算每个时刻的目标图像的综合异常分值,根据综合异常分值筛选出异常目标图像,根据异常目标图像对刀具进行异常检测。本发明获得的综合异常分值对异常目标图像和位于区域边缘的正常目标图像的区分度增加,准确地筛选出异常目标图像,提高刀具异常检测的准确性。
技术关键词
数控机床刀具
异常检测方法
图像
Sigmoid函数
异常检测系统
时间序列模型
异常数据点
数据处理技术
处理器
存储器
邻域
线性
算法
程序
系统为您推荐了相关专利信息
性能指标预测方法
网络结构
解码器结构
多任务协同训练
编码器
图纸
电力
图像
边缘识别方法
FasterRCNN网络
交互展示方法
三维物体模型
交互展示系统
模块
三维重建技术
动态预测模型
激光熔覆工艺
动态优化方法
多模态
覆层
缺陷检测方法
学生
教师
超分辨率网络
特征提取模块