【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，特别涉及一种冷凝机组生产线异常检测方法。
技术介绍
1、在冷凝机组生产线上使用图像处理技术进行缺陷检测具有重要意义，首先，通过自动化的图像处理技术，可以实时检测和识别冷凝机组各部件的表面缺陷，如划痕、凹痕、裂纹等，确保产品质量，这种高精度的检测方法比人工检测更快、更准确，能够大幅降低人为错误的风险，提高生产效率。
2、其次，图像处理技术可以用于检测装配质量，确保各部件的正确安装和连接，通过检测组件的位置、紧固件的状态以及焊接质量，可以发现和纠正装配过程中的问题，防止因装配缺陷导致的设备故障，这样不仅提升了产品的可靠性和安全性，还减少了后期维护和返工的成本。
3、最后，图像处理技术还能提供丰富的数据支持，用于持续改进生产工艺，通过对检测数据的分析，可以识别常见的缺陷类型和发生频率，从而优化生产流程，改进设计和制造工艺，这种基于数据驱动的改进方式，有助于提升冷凝机组的整体质量和性能，增强企业在市场上的竞争力。
技术实现思路
1、本专利技术提供...
【技术保护点】
1.一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，在S2步骤中，对于定制初始特征编码模块，整体采用64×64重叠的区块嵌入策略，输入冷凝机组图像，，、和3是冷凝机组图像的高、宽和通道，将冷凝机组图像输入到四个串联的卷积层，得到初始特征，其中每个卷积层使用4×4步幅和1×1卷积核，，是初始特征的通道，初始特征是定制初始特征编码模块的输出。
3.根据权利要求1所述的一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，在S3步骤中，对于一型特征处理模块，获得定制初始特征编码模块...
【技术特征摘要】
1.一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，在s2步骤中，对于定制初始特征编码模块，整体采用64×64重叠的区块嵌入策略，输入冷凝机组图像，，、和3是冷凝机组图像的高、宽和通道，将冷凝机组图像输入到四个串联的卷积层，得到初始特征，其中每个卷积层使用4×4步幅和1×1卷积核，，是初始特征的通道，初始特征是定制初始特征编码模块的输出。
3.根据权利要求1所述的一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，在s3步骤中，对于一型特征处理模块，获得定制初始特征编码模块输出的初始特征，，、和是初始特征的高、宽和通道，初始特征是一型特征处理模块的输入，然后获得处理特征，，处理特征和初始特征的维度相同，，其中代表权重归一化，代表空洞卷积，代表前馈神经网络，代表逐元素相加，处理特征是一型特征处理模块的输出。
4.根据权利要求1所述的一种冷凝机组生产线异常检测方法，其特征在于，在s4步骤中，对于大尺度注意力模块，给定输入特征，，、和是特征的高、宽和通道，将特征按照比例r在通道维度拆分为代表特征和剩余特征，，，，，这里的计算为，代表sigmod激活函数，代表可训练参数，是一个自适应值，取值范围为0.01到0.25，然后通过自注意力操作获得优化代表特征，，自注意力操作为，其中、和是线性层的权重，d作为缩放因子，d的值为32，代表矩阵转置，代表矩阵相乘，然后获得特征，，，代表将和在通道维度进行连接，代表卷积，特征是大尺度注意力模块的输出，特征和特征的维度保持一致。
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：颜丙奎，任志峰，司端雷，
申请(专利权)人：济南冰思源制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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