[发明专利]基于小波尺度图和深度迁移学习的刀具磨损状态识别系统及识别方法有效
| 申请号： | 202110835944.0 | 申请日： | 2021-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN113554621B | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 谢阳;杜晨骁;周宏根;刘金锋;康超;陈宇;袁春元;李炳强 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张弛 |
| 地址： | 212008 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波尺度图和深度迁移学习的刀具磨损状态识别系统及识别方法，该方法包括以下步骤：采集与刀具磨损相关的物理量；对采集的物理量进行小波包分解变换；选取复Morlet小波基函数尺度图像特征作为二维小波尺度图像特征；搭建CNN网络模型；将增强后的二维小波尺度图像特征作为样本输入训练好的CNN网络模型，识别刀具磨损状态。选择高分辨率的复Morlet小波尺度图作为时频图像特征，使得神经网络模型捕捉时频特征的局部信息时更加明显，从而提升刀具磨损状态的识别准确率，同时还具有泛化能力。建立刀具磨损状态实时识别模型，实现刀具磨损状态的准确把控，大大降低生产成本，有效地提升刀具的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 深度 迁移 学习 刀具 磨损 状态 识别 系统 方法 | ||
【主权项】：
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