摘要
本发明涉及无尾螺套检测技术领域,提供了一种基于多光谱成像的无尾螺套形变检测系统及方法,包括:S1:使用多光谱成像设备采集不同型号无尾螺套标准件以及形变瑕疵件在不同光谱波段下的反射图谱,按照型号分类构建数据集;S2:对获得的反射图谱进行预处理和特征提取;S3:构建基于卷积神经网络CNN的识别模型;S4:使用验证集对构建的识别模型的准确度进行验证;S5:将训练好的识别模型更新至计算单元中;S6:定期将新增检测数据加入训练集,重新训练模型并更新至计算单元;本发明可快速识别无尾螺套的多种形变类型,计算量小,同时提高了检测效率。
技术关键词
形变检测系统
多光谱成像设备
形变检测方法
图谱
检测平台
图像处理单元
消除环境光干扰
数据存储单元
Softmax函数
神经网络模型
迁移学习策略
标准件
模型更新
反射率差异
融合特征
瑕疵
训练集
系统为您推荐了相关专利信息
广告推荐方法
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策略
深度强化学习算法
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强化学习模型
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混合整数规划
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分布式电源
梯度提升决策树
数据处理方式
网络
流量监测方法
智慧水利
空中平台
监测方法
优化调度模型
数据压缩编码