申请/专利权人:天津工业大学
申请日:2020-06-04
公开(公告)日:2020-09-11
公开(公告)号:CN111652873A
主分类号:G06T7/00(20170101)
分类号:G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)
优先权:
专利状态码:失效-发明专利申请公布后的视为撤回
法律状态:2022.12.23#发明专利申请公布后的视为撤回;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.11#公开
摘要:本发明公开了一种基于迁移学习的永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测方法,属于无损检测领域,解决了现有的永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测方法不精确,检测装置易损坏、安装复杂的问题。本发明首先通过OpenCV中模板匹配技术设定RIO区域,对除铁器弃铁输送带进行匹配分割,增强图片特征;然后利用Resnet18网络的迁移学习方法对输送带图片进行特征提取及分类;最后将ResNet18网络部署到JetsonTX2嵌入式开发平台,利用JetsonTX2组成永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测系统,检测到弃铁输送带断裂时立刻报警。本发明的方法及系统能够有效用于永磁自卸除铁器工作的环境,实现了对现场监控视频的自动分析,故障检测的准确率高,设备布置简便。
主权项:1.一种基于迁移学习的永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测方法,包含训练阶段和应用阶段,其特征在于:训练阶段采用OpenCV中的模板匹配技术对除铁器弃铁输送带图像进行匹配分割,构建永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂图像数据集,利用迁移学习方法训练弃铁输送带断裂检测ResNet18网络模型;应用阶段采用TorchScript将弃铁输送带断裂检测ResNet18网络模型转换成基于C++的ResNet18网络模型,利用JetsonTX2组成永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测系统,检测到弃铁输送带断裂时立刻报警。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 天津工业大学 基于迁移学习的永磁自卸除铁器弃铁输送带断裂检测方法
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