一种基于KANs与U-Net++的农机齿轮点蚀图像识别方法

一种基于KANs与U‑Net++的农机齿轮点蚀图像识别方法,本发明属于图像识别与故障诊断技术领域，具体涉及农机齿轮点蚀图像识别方法。本发明的目的是为了解决现有农机齿轮点蚀识别方法准精度低的问题。过程为：通过图像采集设备获取农机齿轮点蚀图像；将获取的农机齿轮点蚀图像进行预处理，作为训练集；构建KAN‑U‑Net++网络模型；将训练集输入到网络模型中，采用交叉熵损失函数优化网络模型参数，并结合Adam优化器进行梯度更新，直至交叉熵损失函数收敛，获得训练好的网络模型；将待测农机齿轮点蚀图像输入训练好的网络模型，训练好的网络模型输出待测农机齿轮点蚀图像的分类结果。