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基于深度学习的自适应齿轮缺陷检测方法

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成果简介
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前景分析

成果名称：	基于深度学习的自适应齿轮缺陷检测方法	关键字：	齿轮 , 缺陷 , 图像 , 指标 , 卷积 , 短期 , 类别 , 网络 , 模型 , 三维	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	江苏省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202410056070.2	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	泰州市华亿源机械有限公司	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	5.00	所属十强产业：

本发明公开了一种基于深度学习的自适应齿轮缺陷检测方法，包括S1、图像增强处理；S2、图像预处理；S3、特征提取；S4、角点分析；S5、距离缺陷指标计算；S6、面积缺陷指标计算；S7、角度缺陷指标计算；S8、综合缺陷指标计算；S9、缺陷等级判定。本发明通过利用卷积神经网络和长短期记忆网络能够更准确地识别和定位齿轮上的各种缺陷，如裂纹、划痕、磨损等。与传统的基于规则的图像处理方法相比，深度学习方法可以更有效地处理图像中的复杂特征和模式，从而提高缺陷检测的准确率。