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公开(公告)号:CN119850545A
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202411910263.6
申请日:2024-12-24
Applicant: 南京业恒达智能系统有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于GoogLeNet神经网络的输送带磨损诊断方法、系统,该方法包括使用CMOS工业相机捕捉选煤厂输送带不同表面的图像,构建图像磨损数据集;对图像磨损数据集进行预处理,经过添加噪声、鱼眼变换、滤波和直方图均衡化,得到新的图像磨损数据集;构建GoogLeNet神经网络模型,并利用该模型对新的图像磨损数据集中的图像进行分类,完成输送带的磨损诊断;对分类结果进行评估。本发明显著提高了诊断精度,增强了设备的安全性,自动化检测减少了人力成本。