摘要
本发明公开了一种输送带纵向撕裂视觉检测系统,涉及图像识别技术领域,针对输送带视觉检测系统的抗干扰能力不足、检测精度与误报率问题以及系统集成与扩展性不足进行了优化;通过实时监测灰尘浓度、泥水附着及光照条件,利用逻辑判断算法动态调整窗口结构和清洁装置,有效减少环境干扰,提高图像采集质量,确保3D图像数据的清晰度;引入多重检测机制和二次确认策略,利用深度学习模型融合历史数据构建时间序列模型,并通过注意力机制优化撕裂预测结果,最终生成撕裂风险评估指数Tlzs,提高检测精度,降低误报率;支持TCP/IP、Modbus Tcp及webSocket协议,统一转换数据格式并可视化展示,实现多设备集中管理。
技术关键词
输送带纵向撕裂
视觉检测系统
纹理特征
构建时间序列模型
图像采集模块
逻辑控制单元
风险
清洁装置
图像数据集合
窗口结构
远程监控平台
识别模块
指数
激光器
摄像头同步工作
特征提取单元
监控模块
融合历史数据
系统为您推荐了相关专利信息
虚拟穿戴方法
珠宝首饰
生成推荐信息
关键点识别
计算机视觉算法
电池缺陷检测方法
多模态传感器
触觉传感器
运动控制平台
图像采集模块
图像检测模型
STM32控制器
电源模块
处理器
存储器模块
桥梁裂缝检测方法
像素点
识别神经网络
矩阵
蓝色
扩充图像数据
深度学习模型
骨关节疾病
关节镜
定位方法