一种基于GoogLeNet神经网络的输送带磨损诊断方法、系统

本发明公开了一种基于GoogLeNet神经网络的输送带磨损诊断方法、系统，该方法包括使用CMOS工业相机捕捉选煤厂输送带不同表面的图像，构建图像磨损数据集；对图像磨损数据集进行预处理，经过添加噪声、鱼眼变换、滤波和直方图均衡化，得到新的图像磨损数据集；构建GoogLeNet神经网络模型，并利用该模型对新的图像磨损数据集中的图像进行分类，完成输送带的磨损诊断；对分类结果进行评估。本发明显著提高了诊断精度，增强了设备的安全性，自动化检测减少了人力成本。