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摘要：本发明提出了一种基于深度学习的减速机外观检测方法和系统。属于深度学习及减速机外观检测技术领域，所述方法包括：利用高精度成像模块，对减速机进行全面、多角度的图像采集，并对采集到的图像进行预处理；应用深度学习模型对预处理后的图像进行初步特征提取，对外观缺陷进行识别，并利用自适应学习机制，根据新出现的故障模式动态调整模型参数。通过高精度成像模块，从多角度全面采集图像，并进行预处理，确保了图像质量，为后续的精确检测打下基础。

主权项：1.一种基于深度学习的减速机外观检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、利用高精度成像模块，对减速机进行全面、多角度的图像采集，并对采集到的图像进行预处理；S2、应用深度学习模型对预处理后的图像进行初步特征提取，对外观缺陷进行识别，并利用自适应学习机制，根据新出现的故障模式动态调整模型参数；S3、采用特征金字塔网络将不同尺度的特征进行融合，并通过光谱分析数据，与视觉特征相结合，对外观质量进行评估；S4、对评估结果进行实时分析，自动生成综合性检测报告，通过故障预测模型，基于历史数据和当前检测报告，生成预防性维护建议；所述S2，包括：S21、选择深度学习模型，并使用标注好的减速机外观图像数据集对所述深度学习模型进行预训练；S22、将预处理后的图像输入到预训练后的深度学习模型中，并通过卷积层自动提取图像中的多层次特征，所述多层次特征包括边缘、纹理以及形状；S23、通过区域提议网络，在特征图上生成缺陷候选区域，并通过分类器判断所述区域是否包含缺陷；S24、若包含缺陷，则通过层次分类策略对识别出的缺陷进行细分类；S25、集成在线学习模块，当遇到新出现的故障模式或误识别案例时，自动收集这些样本并标注；并利用增量学习，对深度学习模型参数进行动态调整；所述S23，包括：根据减速机外观图像中常见缺陷的形状和大小，设计锚点框，同时，引入自适应锚点框生成机制，根据图像内容动态调整锚点框的尺寸和比例；利用特征金字塔网络结构，将不同尺度的特征图进行融合，使区域提议网络在多个尺度上进行检测缺陷；通过区域提议网络在特征图上滑动窗口，生成初步的缺陷候选区域；采用非极大值抑制，根据候选区域的得分和重叠度，去除冗余和重叠的候选区域，根据缺陷分类的复杂性和实时性要求，选择分类器架构，在分类器前引入特征重标定模块，对候选区域的特征进行自适应重标定；设计上下文信息融合机制，将候选区域周围的图像信息融入分类决策中；利用训练好的分类器对筛选后的候选区域进行分类，判断其是否包含缺陷；为每个判定为缺陷的候选区域计算置信度分数，根据置信度分数，对缺陷进行排序或进一步处理；对分类结果进行复核，识别误检和漏检的缺陷，分析其原因；根据误检和漏检分析的结果，调整区域提议网络的参数、优化分类器的结构或引入新的特征表示方法；所述S3，包括：S31、使用特征金字塔网络对深度学习模型提取的不同尺度特征进行融合；并通过自顶向下的路径和横向连接，将高层语义特征与低层细节特征进行结合；S32、在特征金字塔网络的基础上，设计多尺度特征融合策略；根据减速机外观检测任务的特点，进行特征融合方式选择；S33、通过仿真测试比较不同融合方式的效果，选择融合策略；并通过注意力机制对融合后的特征进行进一步优化；S34、在特征融合过程中，引入上下文信息；通过考虑图像中不同区域之间的关联性，提取上下文特征，并将上下文特征与局部特征进行结合；S35、对减速机表面的光谱数据进行采集，使用光谱仪进行测量；并对光谱数据进行预处理；S36、通过统计分析和机器学习算法，对光谱数据与视觉特征之间的相关性进行分析；获取光谱特征与视觉特征之间的内在联系，建立多维度的外观质量评估模型；S37、应用机器学习算法，建立光谱特征与外观质量之间的映射关系；通过训练模型，学习光谱特征与外观质量之间的非线性关系，获得基于光谱数据的外观质量预测结果。

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