摘要
本发明公开了一种基于敲击装置的酒瓶裂纹检测方法,所述检测方法包括:收集多种类型的正常酒瓶和有裂纹酒瓶的敲击音频数据,构建样本数据库;利用收集到的样本数据,对深度学习算法模型进行训练;在设备运行过程中,实时采集敲击酒瓶产生的音频信号,调用经过训练的深度学习模型对所述音频信号进行分析,判断酒瓶是否存在裂纹。采用深度学习算法对敲击产生的音频信号进行分析处理,实现高精度的裂纹检测。
技术关键词
裂纹检测方法
深度学习算法
敲击装置
酒瓶
深度学习模型
残差卷积神经网络
深层特征学习
高阶统计特征
线性预测系数
通道注意力机制
深度学习框架
样本
信号
残差学习
残差模块
音频特征
并联结构