纺丝机故障检测方法、装置和服务器制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种纺丝机故障检测方法、装置和服务器，该纺丝机故障检测方法包括：获取纺丝机的预定区域的图像，并将所述预定区域的图像输入预先建立的故障识别模型，判断所述预定区域的图像中是否存在故障图像；当判断所述预定区域的图像中存在故障图像时，获取所述纺丝机的下游纺丝检测传感器的检测数据；分析所述检测传感器的检测数据，判断所述纺丝机的下游纺丝工序是否存在瑕疵；当所述纺丝机的下游纺丝工序存在瑕疵时，生成故障提示，并将所述故障提示发送至用户终端。本发明专利技术的纺丝机故障检测方法，在采用故障识别模型进行纺丝机故障识别的同时，进一步使用检测传感器确定故障时纺丝机下游的纺丝是否产生瑕疵，从而提高故障检测的精确度。

Fault Detection Method, Device and Server of Spinning Machine

The invention provides a spinning machine fault detection method, device and server. The spinning machine fault detection method includes: acquiring the image of the predetermined region of the spinning machine, and inputting the image of the predetermined region into the pre-established fault recognition model, judging whether there is a fault image in the image of the predetermined region; judging whether there is a fault image in the image of the predetermined region; and judging whether there is a fault image in the image of the predetermined region. When there is a defect in the downstream spinning process of the spinning machine, a fault prompt is generated and sent to the user terminal by analyzing the detection data of the detection sensor and judging whether there is a defect in the downstream spinning process of the spinning machine. The fault detection method of the spinning machine of the invention uses the fault identification model to identify the fault of the spinning machine, and further uses the detection sensor to determine whether the downstream spinning of the spinning machine produces defects when the fault occurs, thereby improving the accuracy of the fault detection.

【技术实现步骤摘要】
纺丝机故障检测方法、装置和服务器
本专利技术涉及工业纺织
，具体而言，涉及一种纺丝机故障检测方法、装置、服务器和计算机存储介质。
技术介绍
目前，在纺丝车间中，对于纺丝机的故障一般都是通过人工的方式进行检测。由于纺丝机中拥有多个出丝线口，以及多个纺丝窗口，使用人工进行纺丝机检测时，难免会出现检测的纰漏，从而降低故障检测的精确度。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供了一种纺丝机故障检测方法、装置、服务器和计算机存储介质，以提高纺丝机故障检测的精确度。为了实现上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：一种纺丝机故障检测方法，包括：获取纺丝机的预定区域的图像，并将所述预定区域的图像输入预先建立的故障识别模型，判断所述预定区域的图像中是否存在故障图像；当判断所述预定区域的图像中存在故障图像时，获取所述纺丝机的下游纺丝检测传感器的检测数据；分析所述检测传感器的检测数据，判断所述纺丝机的下游纺丝工序是否存在瑕疵；当所述纺丝机的下游纺丝工序存在瑕疵时，生成故障提示，并将所述故障提示发送至用户终端。优选地，所述故障识别模型包括卷积神经网络和深度学习模型。优选地，所述检测传感器包括光电传感器。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种纺丝机故障检测方法，其特征在于，包括：获取纺丝机的预定区域的图像，并将所述预定区域的图像输入预先建立的故障识别模型，判断所述预定区域的图像中是否存在故障图像；当判断所述预定区域的图像中存在故障图像时，获取所述纺丝机的下游纺丝检测传感器的检测数据；分析所述检测传感器的检测数据，判断所述纺丝机的下游纺丝工序是否存在瑕疵；当所述纺丝机的下游纺丝工序存在瑕疵时，生成故障提示，并将所述故障提示发送至用户终端。

【技术特征摘要】
1.一种纺丝机故障检测方法，其特征在于，包括：获取纺丝机的预定区域的图像，并将所述预定区域的图像输入预先建立的故障识别模型，判断所述预定区域的图像中是否存在故障图像；当判断所述预定区域的图像中存在故障图像时，获取所述纺丝机的下游纺丝检测传感器的检测数据；分析所述检测传感器的检测数据，判断所述纺丝机的下游纺丝工序是否存在瑕疵；当所述纺丝机的下游纺丝工序存在瑕疵时，生成故障提示，并将所述故障提示发送至用户终端。2.根据权利要求1所述的纺丝机故障检测方法，其特征在于，所述故障识别模型包括卷积神经网络和深度学习模型。3.根据权利要求1所述的纺丝机故障检测方法，其特征在于，所述检测传感器包括光电传感器。4.根据权利要求1所述的纺丝机故障检测方法，其特征在于，还包括：将所述检测数据与预先建立的纺丝瑕疵数据库进行匹配，获取与所述检测数据相对应的纺丝瑕疵信息，其中所述纺丝瑕疵信息用于表示纺丝机出丝后的瑕疵，并将所述纺丝瑕疵信息发送至用户终端。5.根据权利要求1所述的纺丝机故障检测方法，其特征在于，还包括：当判断所述纺丝机的下游纺丝工序存在瑕疵时，生成终止指令并发送所述终止指令至所述纺丝机，停止所述纺丝机的运行。6.一种纺丝机故障检测装置，其特征在于，包括：故障图像判断模块，用于获取纺丝机的预定区域的图像，并将所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：马修·罗伯特·斯科特，黄鼎隆，董登科，刘政杰，夏冰，
申请(专利权)人：深圳码隆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44