[发明专利]基于改进U-Net神经网络的设备故障缺陷诊断方法有效
| 申请号： | 202010420086.9 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111626994B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 程鲲鹏;戴林;刘新辉;吉承成 | 申请（专利权）人： | 江苏远望仪器集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G01N21/88 |
| 代理公司： | 上海凯玛顿知识产权代理事务所(普通合伙) 31359 | 代理人： | 李明洁 |
| 地址： | 225508 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于改进U‑Net神经网络的设备故障缺陷诊断方法，包括构建含5层下采样网络层、5层上采样网络层、且带有三重约束的改进U‑Net网络模型；所述三重约束，包括对位于最底层的第五上采样网络层进行三级损失约束、对紧邻第五上采样网络层的第四上采样网络层进行二级损失约束和对位于最顶层的第一上采样网络层进行一级损失约束。本发明通过对原始图像采用改进的改进U‑Net神经网络模型进行缺陷裂纹位置、形状的预测和生成，然后通过WebGL方法进行3D显示交互，进一步提升了对设备外观裂纹像素级预测的精度和正确度，同时显著提升了人机交互的画面体验感，有利于设备外观缺陷裂纹位置的有效识别和精准定位，减少维护成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 net 神经网络 设备 故障 缺陷 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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