[发明专利]导轮质量检测方法及设备

说明书

本发明的目的是提供一种导轮质量检测方法及设备，本申请通过将所述待检测导轮的特征数据与训练得到的正常导轮的特征数据进行比较，根据比较结果判断待检测导轮是否正常，只需要将所述待检测导轮的特征数据与训练得到的正常导轮的特征数据进行比较，尤其考虑到异常导轮的特征数据难以得到，无需训练得到异常导轮的特征数据与所述待检测导轮的特征数据比较，即可准确检测出非正常即异常导轮，且检测方式简单、精度高、适应性强。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种导轮质量检测方法及设备。

背景技术

在某些领域的切割工艺中，导轮作为一个重要的不可替换的工具，起着至关重要的作用。通过钢丝在导轮上一圈圈的缠绕，再用缠绕的钢丝对待所切割部件进行切割。如果导轮上缠绕的钢丝不均匀，所述待切割的部件会产生严重的质量问题。决定钢丝缠绕的关键因素是导轮本身的质量，比如导轮的凹槽是否有磨损。而目前业界还没有一种可靠待检测导轮质量待的方法。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种导轮质量检测方法及设备，解决导轮质量的可靠检测问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种导轮质量检测方法，该方法包括：

根据待检测的导轮的图像得到待检测导轮的特征数据；

将所述待检测导轮的特征数据与训练得到的正常导轮的特征数据进行比较，根据比较结果判断待检测导轮是否正常。

进一步的，上述方法中，根据比较结果判断待检测导轮是否正常，包括：

若所述待检测导轮的特征数据与训练得到的正常导轮的特征数据的差值小于预设阈值或未超过预设阈值范围，则所述待检测导轮正常；

若所述待检测导轮的特征数据与训练得到的正常导轮的特征数据的差值大于等于预设阈值或超过预设阈值范围，则所述待检测导轮异常。

进一步的，上述方法中，将所述待检测导轮的特征数据与训练得到的正常导轮的特征数据进行比较之前，还包括：

根据正常导轮的图像训练得到的正常导轮的特征数据。

进一步的，上述方法中，根据正常导轮的图像训练得到的正常导轮的特征数据，包括：

根据正常导轮的图像并采用第一算法，训练得到的正常导轮的特征数据。

进一步的，上述方法中，根据正常导轮的图像并采用第一算法，训练得到的正常导轮的特征数据，包括：

根据正常导轮的图像并采用第一算法，训练得到的正常导轮的统计分布阈值。

进一步的，上述方法中，根据正常导轮的图像并采用第一算法，训练得到的正常导轮的统计分布阈值，包括：

根据正常导轮的图像并采用第一算法，计算正常导轮的马氏距离，根据正常导轮的马氏距离计算正常导轮的统计分布阈值。

进一步的，上述方法中，根据正常导轮的图像并采用第一算法，计算正常导轮的马氏距离，根据正常导轮的马氏距离计算正常导轮的统计分布阈值，包括：

将多张正常导轮的图像分成第一组和第二组；

根据所述第一组的每张正常导轮的图像并采用第一算法，得到用于计算所述第二组的每张正常导轮的图像对应的正常导轮的马氏距离的计算参数；

根据所述计算参数和所述第二组的每张正常导轮的图像并采用第一算法，计算所述第二组的每张正常导轮的图像对应的正常导轮的马氏距离；

根据所述马氏距离计算正常导轮的统计分布阈值。

进一步的，上述方法中，根据所述第一组的每张正常导轮的图像并采用第一算法，得到用于计算所述第二组的每张正常导轮的图像对应的正常导轮的马氏距离的计算参数，包括：