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申请/专利权人:孝感市吉联食品包装有限公司
摘要:本发明提供一种结合机器视觉与深度学习的纸袋机故障检测方法及系统,涉及图像检测技术领域,包括构建目标神经网络,所述目标神经网络包括多视角卷积神经网络和长短期记忆网络,针对每个视角的预处理后的设备运行数据利用所述多视角卷积神经网络对该视角的特征进行提取得到该视角对应的特征图,基于交叉注意力机制对多个视角的特征图进行融合,得到预设时间步长的融合后的特征图;利用所述长短期记忆网络基于不同时间步的特征之间的长短期依赖关系对所述融合后的特征图进行处理,得到故障检测结果,所述故障检测结果用于指示不同的纸袋机故障类别,所述预设步长与故障的持续时间和采样频率相关联。
主权项:1.一种结合机器视觉与深度学习的纸袋机故障检测方法,其特征在于,包括:收集多个传感器采集的多视角的设备运行数据,并对多视角的设备运行数据进行预处理得到预处理后的设备运行数据,所述多个传感器设置于纸张输送部分、成型部分、压合部分中的任一处或多处,所述传感器包括振动传感器、温度传感器、压力传感器、图像传感器长的任一种或多种;构建目标神经网络,所述目标神经网络包括多视角卷积神经网络和长短期记忆网络,针对每个视角的预处理后的设备运行数据利用所述多视角卷积神经网络对该视角的特征进行提取得到该视角对应的特征图,基于交叉注意力机制对多个视角的特征图进行融合,得到预设时间步长的融合后的特征图;利用所述长短期记忆网络基于不同时间步的特征之间的长短期依赖关系对所述融合后的特征图进行处理,得到故障检测结果,所述故障检测结果用于指示不同的纸袋机故障类别,所述预设步长与故障的持续时间和采样频率相关联。
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百度查询: 孝感市吉联食品包装有限公司 结合机器视觉与深度学习的纸袋机故障检测方法及系统
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