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申请/专利权人：福建南方路面机械股份有限公司;华侨大学
申请日：2024-11-18
公开（公告）日：2024-12-17
公开（公告）号：CN119152295A
专利技术分类：..使用分类，例如 视频对象[2022.01]
专利摘要：本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置。一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，在机制砂经过筛网过滤后的单级下料溜道上方搭建图像采集平台，采集下落过程中的堆叠机制砂图像；将筛网破损前后采集的图像制作成二分类数据集，输入轻量型卷积神经网络中训练获取分类模型，并将分类模型部署在边缘计算机上构建在线监测系统；系统实时分析采集到的图像，判别为筛网破损后的图像达到一定数量时系统发出筛网破损警报。本发明可以实现振动筛筛网状态跟踪监测，直观掌握筛网的破损程度，及时更换破损筛网以保障机制砂的生产质量。
专利权项：1.一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，其特征在于，包括：S1、使用振动筛筛分机制砂，经筛分后的机制砂落入下方的下料溜道中，利用图像采集平台对下料溜道中的机制砂采集图像，机制砂图像具体包括：筛网破损前的单级料图像以及筛网破损后掺有更大一级粒度的机制砂混料图像；S2、将获取的机制砂图像进行筛选，并制成二分类数据集；S3、将二分类数据集输入轻量型卷积神经网络中训练以获取分类网络模型；S4、将训练好的分类网络模型部署在边缘计算设备上，结合图像采集平台构建在线监测系统，对振动筛进行实时监测；S5、实时处理并分析采集到的机制砂图像，系统判定为筛网破损且机制砂图像中的粒度达到限定阈值时，系统发出筛网破损警报。
百度查询： 福建南方路面机械股份有限公司 华侨大学 一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置
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