基于Mel-ResNet-Transformer的刀具磨损程度识别方法及装置
申请号:CN202510497669
申请日期:2025-04-21
公开号:CN120431338A
公开日期:2025-08-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及工业刀具磨损程度监测,尤其涉及一种基于Mel‑ResNet‑Transformer的刀具磨损程度识别方法及装置。其应用于工业刀具磨损状态识别,提高了刀具磨损识别的准确性。包括步骤:S1、将传感器时序数据转换为Mel谱图,实现一维信号和图片的模态统一;S2、并行特征提取,将转换后的Mel谱图和刀具作业图像输入特征提取模型进行特征提取,生成512维的抽象特征表示;S3:混合特征融合,建立两层Transformer编码器,将提取到的特征按照重要性进行融合编码,并选择最具判别性的特征进行分类。
技术关键词
同步控制模块
程度识别方法
数据处理单元
信号调理模块
数据转换模块
特征提取模型
矩阵
并行特征提取
传感器模块
刀具加工过程
电源管理模块
图像捕获单元
图像转换模块
数据存储模块
刀具磨损状态识别
Mel频率尺度
工业刀具
注意力
时序