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申请/专利权人：迈为技术(珠海)有限公司
摘要：本申请提供了一种刀片坏损检测方法、装置、划片机及存储介质，解决了相关技术中对刀片检测的准确度低的问题，本申请的划片机通过将对应光通量的信号由时域转换至频域，进而提取到更加能够表示各工况模式下的光通量的信号特征，相对于对时域信号的处理，划片机通过在频域上的处理能够有效地排除干扰因素导致的光通量发生无规则变化的影响，并且可以联合了对应磨损检测以及破损检测的神经网络模型，可同时实现刀具磨损、刀具破损的功能检测，提高了刀片状态检测的鲁棒性、多样性，且其抗干扰能力强、识别准确率高，有助于减少误报警或漏报警，进而提升生产效率。
主权项：1.一种刀片坏损检测方法，其特征在于，应用于划片机，所述划片机包括光收发组件和刀片，所述光收发组件用于发送以及接收光信号，并对接收到的光信号进行光电转换后得到的光通量信号，所述刀片坏损检测方法包括：获取所述光通量信号，并对所获取的光通量信号进行数据处理，以获取对应所述光通量信号的频域特征信息；基于第一训练模型，对所述频域特征信息进行特征识别，以基于所述频域特征信息的信号特征确定所述频域特征信息所对应的当前工况模式，所述第一训练模型为以预设的多种工况模式对应的频域特征信息为训练集进行训练得到可识别不同工况模式的神经网络模型；根据预设的输出策略，确定在所述当前工况模式下的光通量数值，所述输出策略对应不同的工况模式采用不同的方式生成光通量数值；在所述当前工况模式为目标模式的情况下，基于所述光通量信号对应的光通量数值对所述刀片进行磨损检测；以及，基于第二训练模型对所述刀片进行破损检测，以确定对应的检测结果，其中，在所述第二训练模型确定刀片状态为破损状态的次数满足预设的灵敏度值的情况下，最终确定所述刀片状态为破损状态，所述第二训练模型为以不同刀片状态的刀片在预设的多种工况模式下对应的频域特征信息为训练集进行训练得到可识别刀片状态是否为破损状态的神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 迈为技术(珠海)有限公司 刀片坏损检测方法、装置、划片机及存储介质
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