【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轴承缺陷检测，尤其涉及一种基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法及系统。
技术介绍
1、在现代工业生产体系中，轴承作为机械设备的核心基础部件，其运行状态直接关乎设备安全与生产效率。传统轴承缺陷检测多依赖人工目视检查、听诊或简易仪器测量，这种方式不仅效率低下，难以满足自动化生产线每分钟数十件的检测需求，而且受检测人员经验、疲劳程度等主观因素影响大。随着制造业向智能化、无人化转型，传统人工检测已成为制约生产效率提升的瓶颈。
2、近年来，基于传感器技术与计算机视觉的自动化检测方法逐渐兴起，但仍存在显著技术局限。单一模态检测技术(如仅依靠振动传感器或红外热像仪)受环境因素干扰严重，在高温、强电磁、粉尘等复杂工况下，信号易失真，导致检测准确率下降。例如，振动检测在设备共振或外界振动干扰时，误判率可较高；红外热像检测在环境温度波动较大时，难以准确识别微小缺陷。而多传感器融合技术虽有所应用，但现有方案缺乏有效的时空校准与数据融合策略，各传感器数据无法实现精准同步与深度关联，检测结果的可靠性和稳定性不足。
3、在深度学...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，诊断预测步骤采用量子卷积神经网络替代传统卷积层，利用量子比特提取缺陷特征；构建缺陷语义图谱，关联缺陷图像、维修记录与材料属性，通过图注意力网络联合推理多源信息；开发亚像素级定位算法，基于超分辨率重建技术定位缺陷。
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，诊断预测步骤采用量子卷积神经网络替代传统卷积层，利用量子比特提取缺陷特征；构建缺陷语义图谱，关联缺陷图像、维修记录与材料属性，通过图注意力网络联合推理多源信息；开发亚像素级定位算法，基于超分辨率重建技术定位缺陷。
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，决策预警步骤运用数字孪生技术构建轴承健康度数字镜像，通过模拟不同工况生成虚拟检测数据，扩展异常检测边界；采用量子蒙特卡洛方法计算缺陷发生概率，不确定性量化为量子态概率幅；设计分级预警响应机制，预测剩余寿命低于阈值时，自动生成维修工单并调度无人机配送备件。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的轴承缺陷智能检测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆业聪，刘忠阳，彭旺，张顺，杨羊，
申请(专利权)人：安徽银球轴承有限公司，
类型：发明
国别省市：
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