[发明专利]一种腕臂故障分析方法及其分析装置有效
| 申请号： | 201710846807.0 | 申请日： | 2017-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN108229530B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 曾玲洋;王涛;任阿顺 | 申请（专利权）人： | 深圳新誉德泰技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/46 |
| 代理公司： | 四川力久律师事务所 51221 | 代理人： | 熊晓果;张伟 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种腕臂故障分析方法，包括以下几个步骤：将整幅定位图像输入基于区域的卷积网络生成特征图谱；将特征图谱输入候选区域生成网络生成目标候选区域；采用位置敏感的感兴趣区域池化层提取侯选区域特征；利用了多任务分类器做侯选区域的位置回归，采用深度学习回归算法得到定位器的边界框位置；截取边界框区域定位器的图像，利用RANSAC算法选定位器的最优拟合直线段，计算出定位器的坡度值，以判断其是否发生故障。本发明所述的故障分析方法基于R‑FCN模型和RANSAC算法对定位器进行检测识别，检测精度高，可抵抗阳光干扰，距离测量范围可调整，可实现定位器的非接触式测量。本发明还公开了一种腕臂故障分析装置，包括采用上述方法所形成的计算电路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 故障 分析 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
1.一种腕臂故障分析方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤一：将整幅定位图像输入基于区域的卷积网络生成特征图谱；步骤二：将特征图谱输入候选区域生成网络生成目标候选区域；步骤三：采用位置敏感的感兴趣区域池化层提取侯选区域特征；步骤四：利用了多任务分类器做侯选区域的位置回归，采用深度学习回归算法得到定位器的边界框位置；步骤五：截取边界框区域定位器的图像，利用RANSAC算法选定位器的最优拟合直线段，计算出定位器的坡度值，以判断其是否发生故障。
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