基于机器视觉的机电设备故障自诊断系统及方法

本申请涉及一种基于机器视觉的机电设备故障自诊断系统及方法。所述方法包括：同步获取机电设备的多模态数据；多模态数据包括视觉数据、声音数据和温度数据；对视觉数据、声音数据和温度数据分别进行特征提取处理，得到视觉特征向量、声音特征向量和温度特征向量；对视觉特征向量、声音特征向量和温度特征向量进行特征融合处理，得到综合故障特征；基于预设的层次化诊断网络模型，对综合故障特征进行分析处理，得到故障诊断结果。采用本方法能够避免单一数据来源的局限性，提高机电设备故障诊断的准确性，能够自适应学习故障的诊断结果，优化层次化诊断网络模型的诊断能力。