一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法
专利汇可以提供一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种基于 图像分割 配准和残差网络的 转子 绕线检测方法，针对转子绕线缠绕形态合格性判断，通过对待测部位形态学分析，结合控制系统与 传动系统 精确配准，对旋转件转子绕线图像进行挂钩模板 定位 分割，得到受偏转 角 影响较小的转子绕线部分，利用 深度学习 检测 算法 实现在一个旋转周期内对整个转子合格性的完整检测。本发明解决了转子旋转件检测时偏转角的干扰影响，结合设计的残差网络深度学习检测算法，提高了检测的 精度 ，满足工业生产中的检测需求。，下面是一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)构建图像采集系统，采集转子绕线图像；
(2)对采集的图像利用图像模板进行定位分割得到待测部分图像，所述模板根据转子类型进行提前截取；
(3)基于深度残差网络算法对转子绕线缠绕形态进行合格性判断。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：
(11)采用工业相机、步进电机、PLC、上位机搭建图像采集系统，其中工业相机用于显示采集图像，步进电机与PLC相结合形成转子绕线待测工位，上位机主要用于运行转子绕线合格性检测算法；
(12)针对不同类型的转子，优化调整相机、光源、待测物之间的位置和角度，使采集的转子形态图像呈现最佳的效果。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，其特征在于，步骤(2)所述的图像模板采用含有3个挂钩的匹配模板。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，其特征在于，步骤(2)所述定位方法采用的是OpenCV库中的图像匹配。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括以下步骤：
(21)针对不同类型的转子，提前截取对应的居中挂钩图像模板；
(22)结合步进电机与PLC精准控制，在转子转动过程中形成与转子挂钩数相等的待测工位；
(23)在第一工位处，采用挂钩匹配模板在相机视野中匹配得到最强匹配点p，匹配公式为：
其中，W和H分别为模板图像的宽和高，T(x',y')为模板图像在点(x',y')处的像素值，I(x+x',y+y')为原图像在点(x+x',y+y')处的像素值；通过定位匹配分割从而得到旋转件转子绕线受偏转角影响最小的转子绕线部分；
(24)剩下的待测工位，在相机视野的固定位置p处截取待测转子绕线部分。
6.根据权利要求1所述的一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括以下步骤：
(31)对采集的转子绕线图像根据绕线形态进行分别标记，合格件为0，不合格件为1；
(32)基于残差网络，设计转子绕线合格性检测分类模型，具体结构如下：
第一层，即输入层，输入的是待测的转子绕线图像；
从第二层开始，以3*3的卷积层、归一化层、最大池化层组合成一个特征提取模块，其中激活函数选取的是relu，在经过第一个组合特征提取模块后，模型分为两个分支，左侧分支在经历两个组合特征模块后，直接和从第一个组合特征提取模块引出的右侧分支进行叠加融合，然后经历relu激活函数与一个平均池化层后进入全连接层；
(33)通过全连接层实现对转子合格性的二分类，从而实现对其合格性的快速检测。
一种基于图像分割配准和残差网络的转子绕线检测方法
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具体实施方式
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