一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，包括如下步骤：S1、采集多角度图像并增强，构建标准图像集；S2、对图像进行模块标注，生成训练数据；S3、训练模块识别模型，提取模块特征；S4、输入待识别图像，输出模块类别与位置信息；S5、构建模块连接关系图，定义连接类型与拆卸约束；S6、采用鲸鱼优化算法生成全局最优拆卸路径；S7、利用蜜獾优化算法修正局部路径；S8、最终输出可视化拆卸引导信息。本发明专利技术实现了柴油发电机组智能识别与高效拆卸路径规划，显著提升维护效率与作业安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及柴油发电机组模块化拆卸识别，尤其涉及一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法。

技术介绍

1、柴油发电机组作为重要的应急供电和主力动力设备，广泛应用于工业、通信、医疗、交通、建筑等多个领域。在其使用周期内，柴油发电机组需要定期进行保养和故障维修，其中模块化拆卸作为设备维护的关键环节，直接影响维修效率和操作安全。目前，在传统拆卸流程中，主要依赖人工判断和工程经验进行各功能模块的识别与拆卸路径规划。由于柴油发电机组结构复杂、模块布局紧凑、连接方式多样，人工拆卸不仅效率低，而且在面对模块遮挡、布线交错等结构难题时，极易出现识别错误、拆卸顺序混乱、操作冲突等问题，导致设备损坏甚至安全事故。

2、为此，现有部分研究尝试引入图像识别与目标检测技术对设备模块进行辅助识别。但多数方案局限于使用静态图像识别模型进行部件定位，无法动态适应不同角度与复杂背景条件下的识别精度变化，且识别结果缺乏拆卸关系理解，难以支撑拆卸步骤推荐。在路径规划方面，当前方法多采用规则式建图或启发式搜索算法，如拓扑排序、a*搜索等，这类方法在结构单一或模块少量场景中尚本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述S1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述S2具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述S3具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述S4具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述s1具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述s2具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的柴油发电机组模块化拆卸识别方法，其特征在于，所述s3具体包括：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：王婷，祝昌健，郁俊历，
申请(专利权)人：嘉柴发电机绍兴有限公司，
类型：发明
国别省市：