| 专利号 | 2020106712433 | 申请日 | 2020-07-13 | 专利名称 | 一种基于深度学习的自适应齿轮点蚀定量检测系统及方法 |
| 授权日 | 2023-04-25 | 专利权人 | 青岛大学 | 发明人 | 杨国为;于腾;迟洁茹;李钟晓;庄晓东;李耀;祁少华 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于齿轮点蚀检测技术领域，公开了一种基于深度学习的自适应齿轮点蚀定量检测系统及方法，所述基于深度学习的自适应齿轮点蚀定量检测系统包括：图像数据采集模块、图像预处理模块、主控模块、模型构建模块、样本采集模块、模型训练模块、图像识别模块、结果评估模块、数据存储模块、显示模块。本发明通过卷积神经网络模型对齿轮点蚀进行定量检测，避免了传统人工目视检测过程中主观干扰及难以准确量化等问题；能够针对不同齿轮的不同齿面进行点蚀检测，解决了传统点蚀检测方法精度低、效果差的问题，对不同形态的齿轮点蚀进行了等级划分，能够准确有效预防齿轮断齿现象的发生，实现了精准智能化齿轮点蚀定量评估与检测的工作要求。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
