一种基于深度学习的柱钉断裂和辊面缺陷及时诊断系统及方法

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一种基于深度学习的柱钉断裂和辊面缺陷及时诊断系统及方法
申请号:CN202411056270
申请日期:2024-08-02
公开号:CN118918090A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的柱钉断裂和辊面缺陷及时诊断系统及方法,包括图像采集装置、图像处理单元、用户操作单元;所述图像采集装置用于对辊面图像进行实时采集,并传输到图像处理单元做下一步工作;所述用户操作单元用于通过目标检测算法对图像采集装置采集到的图像进行缺陷检测、分类;所述图像采集单元用于控制图像采集装置的运动,观察辊面缺陷。本发明通过系统对辊面图像进行实时采集,通过深度学习算法检测识别辊面缺陷,并对缺陷进行分类,及时通过PC端可视化界面将缺陷部分展示给用户,具有识别效率高,运行稳定,高效实用等优势。解决了仅能依靠人工且无法实时检测辊面缺陷的问题。
技术关键词
图像处理单元 工业相机 诊断系统 辊面 控制图像采集装置 图像采集单元 运动控制单元 滚珠丝杠 子模块 模型预训练 缺陷类别 位置映射关系 多尺度特征融合 图片 深度学习算法 特征提取网络 卷积方法
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