基于机器视觉的工业机械故障检测方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202010881079.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114092385A | 公开（公告）日 | 2022-02-25 |
| 申请公布号 | CN114092385A | 申请公布日 | 2022-02-25 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T7/136（2017.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/74（2022.01）I;G06V10/46（2022.01）I;G01D21/00（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 邵怡文;王佩佩 | 申请（专利权）人 | 北京市天元网络技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京路浩知识产权代理有限公司 | 代理人 | 张睿 |
| 地址 | 100193北京市海淀区西北旺东路10号院东区20号楼浪潮大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例提供一种基于机器视觉的工业机械故障检测方法及装置，其中，该方法包括：对摄像机采集的原始图像进行图像处理，获取待检测的工业机械的图像；提取待检测的工业机械的图像中每个轮廓的特征；将待检测的工业机械的图像中各个轮廓的特征输入至故障检测模型，输出待检测的工业机械对应的故障检测结果；其中，故障检测模型是基于机械结构图像的轮廓特征的样本数据及预先确定的故障类型标签进行训练后得到的。本发明实施例提供的基于机器视觉的工业机械故障检测方法及装置，根据待检测的工业机械的图像中每个轮廓的特征，获取待检测的工业机械对应的故障检测结果，能获得更准确的故障检测结果，能够有效提高工业设备的故障诊断效率。 |
