[发明专利]一种基于卷积神经网络的料面点火效果检测方法及装置

摘要

本申请实施例公开了一种基于卷积神经网络的料面点火效果检测方法及装置，首先采集不同时间段拍摄的过生、过熔和正常料面图像，对采集到的料面图像进行图像预处理，再添加人工标签，随机抽取较多一部分料面图像作为训练集输入到建立的残差神经网络中执行特征提取，根据提取到的多维特征值矩阵，将不断输入的料面图像特征载入分类器中进行分类得到分类结果，根据分类结果与人工标签进行对比返回错误率和损失函数运算结果到残差神经网络中。最后，将料面图像的剩余部分作为测试集输入，得到最终的神经网络模型。利用该模型可以对实时拍摄到的料面图像执行过生或过熔的识别操作，同时通过测试集进行测试去除误检，提升异常状态识别准确率。