[发明专利]基于图像的故障诊断方法、装置和电子设备

说明书

本发明涉及故障诊断技术领域，提供一种基于图像的故障诊断方法、装置和电子设备，该基于图像的故障诊断方法包括：将待诊断图像输入至故障诊断模型的特征提取层，输出待诊断图像特征；将所述待诊断图像特征输入至故障诊断模型的降噪处理层，输出第一图像特征，所述降噪处理层包括目标分段线性函数，所述目标分段线性函数的参数基于所述待诊断图像特征进行注意力转换得到；将所述第一图像特征输入至故障诊断模型的识别层，输出故障诊断结果。本发明的基于图像的故障诊断方法，具有较高的判断准确性、普适性和灵活性。

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，尤其涉及基于图像的故障诊断方法、装置和电子设备。

背景技术

图像识别技术被广泛应用于机械零件的故障检测中，在进行图像识别前，一般需要通过软阈值法对图像进行降噪处理，但该方法降噪精度较低，且适配性较差。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于图像的故障诊断方法，以提高降噪结果的精度，从而提高故障诊断结果的准确性。

本发明还提出一种基于图像的故障诊断装置。

本发明还提出一种电子设备。

本发明还提出一种非暂态计算机可读存储介质。

本发明还提出一种计算机程序产品。

根据本发明第一方面实施例的基于图像的故障诊断方法，包括：

将待诊断图像输入至故障诊断模型的特征提取层，输出待诊断图像特征；

将所述待诊断图像特征输入至故障诊断模型的降噪处理层，输出第一图像特征，所述降噪处理层包括生成目标分段线性函数，所述目标分段线性函数的参数基于所述待诊断图像特征进行注意力转换得到；

将所述第一图像特征输入至故障诊断模型的识别层，输出故障诊断结果；其中，

所述故障诊断模型为，以样本待诊断图像为样本，以与所述样本待诊断图像对应的样本故障诊断结果为样本标签训练得到。

根据本发明实施例的基于图像的故障诊断方法，通过注意力机制生成能动态响应于待测图像中的噪声信号的目标分段线性函数，使得该函数能够响应于不同的噪声信号从而显著提高降噪效果；同时还可以保留有用的噪声信号，以提高降噪结果的精度和准确度，从而提高故障诊断结果的准确性，适用范围广且灵活性好。

根据本发明的一个实施例，所述将所述待诊断图像特征输入至故障诊断模型的降噪处理层，输出第一图像特征，所述降噪处理层包括目标分段线性函数，所述目标分段线性函数的参数基于所述待诊断图像特征进行注意力转换得到，包括：

将所述待诊断图像特征输入至故障诊断模型的降噪处理层的第一子处理层，所述第一子处理层对所述待诊断图像特征进行特征提取，输出多组第二图像特征；

将所述多组第二图像特征输入至所述故障诊断模型的降噪处理层的第二子处理层，所述第二子处理层对所述多组第二图像特征进行注意力转换，输出所述目标分段线性函数的参数。

根据本发明的一个实施例，所述将所述多组第二图像特征输入至所述故障诊断模型的降噪处理层的第二子处理层，第二子处理层对所述多组第二图像特征进行注意力转换，输出所述目标分段线性函数的参数，包括：

将两组所述第二图像特征输入至所述第二子处理层，所述第二子处理层对两组所述第二图像特征分别进行绝对值、全局平均池化、全连接、批正则归一化、深度残差、全连接处理和映射处理，分别输出所述目标分段线性函数的阈值和所述目标分段线性函数在所述阈值内的第一斜率；