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申请/专利权人：浙江三凯机电有限公司
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的减速机外观检测方法和系统。属于深度学习及减速机外观检测技术领域，所述方法包括：利用高精度成像模块，对减速机进行全面、多角度的图像采集，并对采集到的图像进行预处理；应用深度学习模型对预处理后的图像进行初步特征提取，对外观缺陷进行识别，并利用自适应学习机制，根据新出现的故障模式动态调整模型参数。通过高精度成像模块，从多角度全面采集图像，并进行预处理，确保了图像质量，为后续的精确检测打下基础。
主权项：1.一种基于深度学习的减速机外观检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、利用高精度成像模块，对减速机进行全面、多角度的图像采集，并对采集到的图像进行预处理；S2、应用深度学习模型对预处理后的图像进行初步特征提取，对外观缺陷进行识别，并利用自适应学习机制，根据新出现的故障模式动态调整模型参数；S3、采用特征金字塔网络将不同尺度的特征进行融合，并通过光谱分析数据，与视觉特征相结合，对外观质量进行评估；S4、对评估结果进行实时分析，自动生成综合性检测报告，通过故障预测模型，基于历史数据和当前检测报告，生成预防性维护建议。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江三凯机电有限公司 一种基于深度学习的减速机外观检测方法和系统
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