摘要
本发明涉及工业自动化与智能识别技术领域。提供了一种用于铝电解残极压脱的阳极导杆组件识别方法及系统,包括步骤:获取相关历史数据,得到历史预处理数据集;构建初始识别模型,对初始识别模型进行训练,得到识别模型;采集阳极导杆组件的实时数据,进行预处理,得到预处理数据集;对预处理数据集中的轮廓信息进行特征提取,得到特征数据集;对特征数据集中的轮廓信息进行识别,根据预设的标准,判断阳极导杆组件的压脱类型;根据识别结果,控制悬链系统调整对应道岔动作,将阳极导杆组件排放至对应压脱类型的压脱设备。解决了现有技术中铝电解残极压脱过程中阳极导杆组件识别不准确、效率低下以及依赖人工判断来调整压脱设备和工艺参数的问题。
技术关键词
阳极导杆组件
轮廓信息
悬链系统
识别方法
铝电解生产线
实时图像
数据
机器学习算法
形状特征提取
纹理特征提取
道岔
图像采集环境
轮廓提取
安全监控模块
智能识别技术
识别系统
远程控制模块
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地层岩性识别
变化识别方法
神经网络模型
斯皮尔曼相关系数
数据
金融交易风险
数据采集模块
识别系统
监控大屏
监控模块