摘要
本发明公开了一种电梯曳引轮绳槽磨损检测方法及系统,涉及磨损检测技术领域,包括:采集曳引轮的多组绳槽图像;基于曳引轮绳槽轮廓标准图像,构建特征提取网络模型,通过ResNeXt+特征金字塔网络和非极大值抑制算法提取多组绳槽图像的磨损区域;提取磨损区域中绳槽磨损的轮廓点,基于轮廓点,将磨损区域拟合为椭圆;将拟合后得到的磨损区域转换为磨损量,通过磨损量检测电梯曳引轮绳槽磨损程度。本发明实现了对电梯曳引轮绳槽的磨损程度进行准确检测和量化,并根据磨损量判断磨损程度,进一步实施维护和保养措施,确保电梯设备的安全和可靠运行。
技术关键词
曳引轮绳槽磨损
特征提取网络
特征金字塔网络
抑制算法
电梯
多任务损失函数
轮廓
Softmax函数
磨损检测技术
实例分割
特征匹配算法
参数
磨损特征
图像采集模块
分层
阶段
系统为您推荐了相关专利信息
高炉出铁口
注意力机制
卷积神经网络学习
聚类算法
图像数据处理技术
特征提取网络
监督学习方法
联合损失函数
分类器
标签
变量
温度预测方法
样本
特征提取网络
粒子群优化算法
智能检测方法
视频图像采集系统
放射成像设备
场景
通道
电梯故障预测方法
深度迁移学习
训练卷积神经网络
运维管理平台
增量学习算法