本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的減速機(jī)外觀檢測(cè)方法和系統(tǒng)，屬于深度學(xué)習(xí)及減速機(jī)外觀檢測(cè)。

背景技術(shù)：

1、減速機(jī)作為機(jī)械設(shè)備中不可或缺的傳動(dòng)部件，其性能的穩(wěn)定性和外觀質(zhì)量直接影響到整個(gè)設(shè)備的運(yùn)行效率和壽命。傳統(tǒng)的減速機(jī)外觀檢測(cè)方法主要依賴(lài)于人工目視檢查，這種方法不僅效率低下，而且容易受到主觀判斷的影響，導(dǎo)致漏檢或誤判的情況時(shí)有發(fā)生。此外，隨著減速機(jī)種類(lèi)的增多和結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化，對(duì)檢測(cè)精度和速度的要求也越來(lái)越高，傳統(tǒng)方法已難以滿(mǎn)足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的需要。

2、近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速崛起為減速機(jī)外觀檢測(cè)帶來(lái)了新的解決方案。深度學(xué)習(xí)模型，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）等，在圖像處理領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并識(shí)別圖像中的復(fù)雜特征和缺陷模式。這一技術(shù)特點(diǎn)使得深度學(xué)習(xí)在減速機(jī)外觀檢測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景。

3、然而，僅僅依靠深度學(xué)習(xí)模型對(duì)圖像進(jìn)行初步特征提取和缺陷識(shí)別，仍然存在一定的局限性。一方面，由于減速機(jī)外觀的復(fù)雜性和多樣性，單一尺度的特征提取可能無(wú)法全面反映其外觀質(zhì)量；另一方面，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型往往缺乏對(duì)新出現(xiàn)故障模式的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力，需要頻繁地進(jìn)行模型更新和重新訓(xùn)練。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的減速機(jī)外觀檢測(cè)方法和系統(tǒng)，用以解決上述背景技術(shù)中提到的問(wèn)題：

2、本發(fā)明提出的一種基于深度學(xué)習(xí)的減速機(jī)外觀檢測(cè)方法，所述方法包括：

3、s1、利用高精度成像模塊，對(duì)減速機(jī)進(jìn)行全面、多角度的圖像采集，并對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理；

4、s2、應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行初步特征提取，對(duì)外觀缺陷進(jìn)行識(shí)別，并利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)新出現(xiàn)的故障模式動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)；

5、s3、采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)將不同尺度的特征進(jìn)行融合，并通過(guò)光譜分析數(shù)據(jù)，與視覺(jué)特征相結(jié)合，對(duì)外觀質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估；

6、s4、對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)生成綜合性檢測(cè)報(bào)告，通過(guò)故障預(yù)測(cè)模型，基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前檢測(cè)報(bào)告，生成預(yù)防性維護(hù)建議。

7、進(jìn)一步的，所述s2，包括：

8、s21、選擇深度學(xué)習(xí)模型，并使用標(biāo)注好的減速機(jī)外觀圖像數(shù)據(jù)集對(duì)所述深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；

9、s22、將預(yù)處理后的圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)模型中，并通過(guò)卷積層自動(dòng)提取圖像中的多層次特征，所述多層次特征包括邊緣、紋理以及形狀；

10、s23、通過(guò)區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)，在特征圖上生成缺陷候選區(qū)域，并通過(guò)分類(lèi)器判斷所述區(qū)域是否包含缺陷；

11、s24、若包含缺陷，則通過(guò)層次分類(lèi)策略對(duì)識(shí)別出的缺陷進(jìn)行細(xì)分類(lèi)；

12、s25、集成在線(xiàn)學(xué)習(xí)模塊，當(dāng)遇到新出現(xiàn)的故障模式或誤識(shí)別案例時(shí)，自動(dòng)收集這些樣本并標(biāo)注；并利用增量學(xué)習(xí)，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

13、進(jìn)一步的，所述s22，包括：

14、采用自適應(yīng)中值濾波或雙邊濾波算法，根據(jù)圖像局部特征動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波參數(shù)，去除圖像中的隨機(jī)噪聲，同時(shí)保留邊緣細(xì)節(jié)；

15、應(yīng)用retinex算法或基于深度學(xué)習(xí)的光照標(biāo)準(zhǔn)化模型，對(duì)圖像進(jìn)行全局和局部光照調(diào)整，減少光照變化對(duì)特征提取的影響；

16、利用直方圖均衡化或其改進(jìn)方法，對(duì)圖像的對(duì)比度進(jìn)行增強(qiáng)；

17、構(gòu)建圖像金字塔，在不同尺度上分別應(yīng)用卷積層，提取從粗到細(xì)的多尺度特征；

18、設(shè)計(jì)特征融合模塊，將不同尺度卷積層提取的特征進(jìn)行融合；

19、在卷積層中引入殘差連接，利用主成分分析對(duì)特征的重要性進(jìn)行評(píng)估，識(shí)別并保留對(duì)缺陷檢測(cè)最為關(guān)鍵的特征，通過(guò)l1正則化，對(duì)特征進(jìn)行稀疏化處理。

20、進(jìn)一步的，所述s23，包括：

21、根據(jù)減速機(jī)外觀圖像中常見(jiàn)缺陷的形狀和大小，設(shè)計(jì)錨點(diǎn)框，同時(shí)，引入自適應(yīng)錨點(diǎn)框生成機(jī)制，根據(jù)圖像內(nèi)容動(dòng)態(tài)調(diào)整錨點(diǎn)框的尺寸和比例；

22、利用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將不同尺度的特征圖進(jìn)行融合，使區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)尺度上進(jìn)行檢測(cè)缺陷；

23、通過(guò)區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)在特征圖上滑動(dòng)窗口，生成初步的缺陷候選區(qū)域；采用非極大值抑制，根據(jù)候選區(qū)域的得分和重疊度，去除冗余和重疊的候選區(qū)域，

24、根據(jù)缺陷分類(lèi)的復(fù)雜性和實(shí)時(shí)性要求，選擇合適的分類(lèi)器架構(gòu)，在分類(lèi)器前引入特征重標(biāo)定模塊，對(duì)候選區(qū)域的特征進(jìn)行自適應(yīng)重標(biāo)定；

25、設(shè)計(jì)上下文信息融合機(jī)制，將候選區(qū)域周?chē)膱D像信息融入分類(lèi)決策中；利用訓(xùn)練好的分類(lèi)器對(duì)篩選后的候選區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)，判斷其是否包含缺陷；

26、為每個(gè)判定為缺陷的候選區(qū)域計(jì)算置信度分?jǐn)?shù)，根據(jù)置信度分?jǐn)?shù)，對(duì)缺陷進(jìn)行排序或進(jìn)一步處理；

27、對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行復(fù)核，識(shí)別誤檢和漏檢的缺陷，分析其原因；根據(jù)誤檢和漏檢分析的結(jié)果，調(diào)整區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)、優(yōu)化分類(lèi)器的結(jié)構(gòu)或引入新的特征表示方法。

28、進(jìn)一步的，所述s3，包括：

29、s31、使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型提取的不同尺度特征進(jìn)行融合；并通過(guò)自頂向下的路徑和橫向連接，將高層語(yǔ)義特征與低層細(xì)節(jié)特征進(jìn)行結(jié)合；

30、s32、在特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)多尺度特征融合策略；根據(jù)減速機(jī)外觀檢測(cè)任務(wù)的特點(diǎn)，進(jìn)行特征融合方式選擇；

31、s33、通過(guò)仿真測(cè)試比較不同融合方式的效果，選擇融合策略；并通過(guò)注意力機(jī)制對(duì)融合后的特征進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化；

32、s34、在特征融合過(guò)程中，引入上下文信息；通過(guò)考慮圖像中不同區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)性，提取上下文特征，并將上下文特征與局部特征進(jìn)行結(jié)合；

33、s35、對(duì)減速機(jī)表面的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，使用光譜儀進(jìn)行測(cè)量；并對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

34、s36、通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)光譜數(shù)據(jù)與視覺(jué)特征之間的相關(guān)性進(jìn)行分析；獲取光譜特征與視覺(jué)特征之間的內(nèi)在聯(lián)系，建立多維度的外觀質(zhì)量評(píng)估模型；

35、s37、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立光譜特征與外觀質(zhì)量之間的映射關(guān)系；通過(guò)訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)光譜特征與外觀質(zhì)量之間的非線(xiàn)性關(guān)系，獲得基于光譜數(shù)據(jù)的外觀質(zhì)量預(yù)測(cè)結(jié)果。

36、進(jìn)一步的，所述s31，包括：

37、根據(jù)減速機(jī)的外觀特性，設(shè)計(jì)多層次的特征提取網(wǎng)絡(luò)；對(duì)計(jì)算資源與特征表示能力進(jìn)行平衡，選擇網(wǎng)絡(luò)深度，并對(duì)卷積核數(shù)量和尺寸進(jìn)行調(diào)整；

38、通過(guò)上采樣將高層特征圖的分辨率提升至與低層特征圖相匹配；在每個(gè)層級(jí)上，將上采樣后的高層特征與對(duì)應(yīng)的低層特征通過(guò)橫向連接進(jìn)行融合；

39、特征融合過(guò)程中嵌入通道注意力模塊，通過(guò)注意力模塊自適應(yīng)地調(diào)整特征圖中不同通道或空間位置的權(quán)重。

40、進(jìn)一步的，所述s36，包括：

41、對(duì)光譜數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值進(jìn)行去除，并對(duì)從深度學(xué)習(xí)模型中提取的視覺(jué)特征進(jìn)行歸一化處理；

42、根據(jù)減速機(jī)外觀圖像與光譜數(shù)據(jù)的采集位置和時(shí)間，進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)齊，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)，對(duì)光譜數(shù)據(jù)與視覺(jué)特征之間的線(xiàn)性或非線(xiàn)性相關(guān)性進(jìn)行分析；

43、利用隨機(jī)森林對(duì)各特征對(duì)減速機(jī)外觀質(zhì)量的重要性進(jìn)行評(píng)估，基于特征選擇的結(jié)果，采用主成分分析（pca）對(duì)特征進(jìn)行降維；

44、通過(guò)多種融合策略，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，并對(duì)融合策略中的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)；并評(píng)估不同融合策略在減速機(jī)外觀質(zhì)量評(píng)估任務(wù)上的性能，根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)選擇深度學(xué)習(xí)模型；

45、將光譜數(shù)據(jù)和視覺(jué)特征分別嵌入到深度學(xué)習(xí)模型的隱藏層中，通過(guò)注意力機(jī)制進(jìn)行特征的深度融合；

46、采用端到端的訓(xùn)練方式，對(duì)光譜數(shù)據(jù)處理模塊和視覺(jué)特征處理模塊進(jìn)行同時(shí)優(yōu)化。

47、進(jìn)一步的，所述s4，包括：

48、s41、對(duì)融合后的特征進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，應(yīng)用分類(lèi)算法判斷減速機(jī)的外觀質(zhì)量等級(jí)；

49、s42、通過(guò)故障預(yù)測(cè)模型，基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前檢測(cè)結(jié)果，預(yù)測(cè)潛在故障及其發(fā)展趨勢(shì)；對(duì)分類(lèi)結(jié)果和故障預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合分析；

50、s43、根據(jù)實(shí)時(shí)評(píng)估與分析的結(jié)果，自動(dòng)生成綜合性檢測(cè)報(bào)告；

51、s44、基于故障預(yù)測(cè)模型的結(jié)果，生成預(yù)防性維護(hù)建議；并根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)記錄，不斷調(diào)整和優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃。

52、本發(fā)明提出的一種用于實(shí)現(xiàn)所述的基于深度學(xué)習(xí)的減速機(jī)外觀檢測(cè)方法的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

53、圖像采集模塊：利用高精度成像模塊，對(duì)減速機(jī)進(jìn)行全面、多角度的圖像采集，并對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理；

54、特征提取模塊：應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行初步特征提取，對(duì)外觀缺陷進(jìn)行識(shí)別，并利用自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)新出現(xiàn)的故障模式動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)；

55、特征融合模塊：采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)將不同尺度的特征進(jìn)行融合，并通過(guò)光譜分析數(shù)據(jù)，與視覺(jué)特征相結(jié)合，對(duì)外觀質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估；

56、報(bào)告生成模塊：對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)生成綜合性檢測(cè)報(bào)告，通過(guò)故障預(yù)測(cè)模型，基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前檢測(cè)報(bào)告，生成預(yù)防性維護(hù)建議。

57、本發(fā)明有益效果：通過(guò)高精度成像模塊，從多角度全面采集圖像，并進(jìn)行預(yù)處理，確保了圖像質(zhì)量，為后續(xù)的精確檢測(cè)打下基礎(chǔ)；使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取和缺陷識(shí)別，結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，可以識(shí)別已知的缺陷，并能夠通過(guò)學(xué)習(xí)新出現(xiàn)的故障模式來(lái)不斷優(yōu)化模型；采用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度特征融合，結(jié)合光譜分析數(shù)據(jù)，使得方法能夠從不同尺度上更全面地評(píng)估外觀質(zhì)量，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性；在特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中嵌入通道注意力模塊，能夠自適應(yīng)地調(diào)整特征圖中不同通道或空間位置的權(quán)重，增強(qiáng)重要特征，抑制不重要的特征，提高檢測(cè)效率；在特征融合過(guò)程中引入上下文信息，使模型能夠理解圖像中不同區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)性，從而更準(zhǔn)確地識(shí)別缺陷；結(jié)合光譜數(shù)據(jù)和視覺(jué)特征，建立多維度的外觀質(zhì)量評(píng)估模型，使檢測(cè)方法不僅限于圖像表面的視覺(jué)信息，還能從光譜角度分析材料內(nèi)部的質(zhì)量問(wèn)題；能夠?qū)υu(píng)估結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，自動(dòng)生成綜合性檢測(cè)報(bào)告，為生產(chǎn)管理和質(zhì)量控制提供及時(shí)的信息；通過(guò)故障預(yù)測(cè)模型，基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前檢測(cè)報(bào)告，不僅可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有問(wèn)題，還能預(yù)測(cè)潛在故障，提出預(yù)防性維護(hù)建議，有助于減少停機(jī)時(shí)間，延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命；該方法能夠根據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)記錄，不斷調(diào)整和優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)和維護(hù)的閉環(huán)管理。