纺丝工艺的检测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本公开涉及人工智能，尤其涉及一种纺丝工艺的检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、纺丝是丝线生产过程中的一个重要环节。在纺丝过程中，由于丝线较细、形态各异、复合度高，容易受到工艺、设备、生产环境的影响而产生飘丝、断丝、错丝等问题。

2、对于上述问题，现有的解决办法通常为人工检测。在生产车间安排一定数量的巡检机器人对纺丝设备进行检测。巡检机器人可采集纺丝设备的图像以进行人工检测，但是人工检测效率低。

技术实现思路

1、本公开提供了一种纺丝工艺的检测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决或缓解现有技术中的一项或更多项技术问题。

2、第一方面，本公开提供了一种纺丝工艺的检测方法，包括：

3、获取纺丝箱体的待检测图像；

4、将待检测图像输入至丝路巡检模型中，得到纺丝工艺的检测结果；

5、其中，丝路巡检模型中包含改进relu(rectified linear unit，修正线性单元)激活函数，改进relu激活函数中包含第一线性函数以及第二线性函数，且第一线性函数和第二线性函数的斜率差异小于预设阈值；第一线性函数用于对处在第一阈值范围内的输入参数进行特征提取；第二线性函数用于对处在第二阈值范围内的输入参数进行特征提取。

6、第二方面，本公开提供了一种纺丝工艺的检测装置，包括：

7、获取模块，用于获取纺丝箱体的待检测图像；

8、输入模块，用于将待检测图像输入至丝路巡检模型中，得到纺丝工艺的检测结果；

9、其中，丝路巡检模型中包含改进relu激活函数，改进relu激活函数中包含第一线性函数以及第二线性函数，且第一线性函数和第二线性函数的斜率差异小于预设阈值；第一线性函数用于对处在第一阈值范围内的输入参数进行特征提取；第二线性函数用于对处在第二阈值范围内的输入参数进行特征提取。

10、第三方面，提供了一种电子设备，包括：

11、至少一个处理器；以及

12、与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

13、该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。

14、第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。

15、第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。

16、本公开提供的技术方案的有益效果至少包括：丝路巡检模型可以自动对图像的特征进行提取，不依赖与人工提取特征，通过将改进relu激活函数作为丝路巡检模型的激活函数，使得丝路巡检模型在表达能力更强的情况下，提高了丝线检测的效率。

17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种纺丝工艺的检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述丝路巡检模型包含有输入层、隐藏层和输出层；

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述改进relu激活函数应用于所述隐藏层中距离输入层指定层级范围内。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中，所述改进relu激活函数的输入参数为所述改进relu激活函数的上一层级神经元的输出参数；

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，所述改进relu激活函数包含有三个阈值范围，其中：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述改进relu激活函数包括三种线性函数，其中：

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第一线性函数的表达式为ax+b；所述第二线性函数的表达式为cx；所述第三线性函数的表达式为dx；其中，x为所述改进relu激活函数的输入参数；a、b、c、d为常数；a与c的差异小于所述预设阈值。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述纺丝工艺的检测内容包括以下中的至少一种：飘丝、断丝、错丝、导丝钩不正、油嘴不正以及丝路有异物。

9.一种纺丝工艺的检测装置，包括：

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述丝路巡检模型包含有输入层、隐藏层和输出层；

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述改进relu激活函数应用于所述隐藏层中距离输入层指定层级范围内。

12.根据权利要求10或11所述的装置，其中，所述改进relu激活函数的输入参数为所述改进relu激活函数的上一层级神经元的输出参数；

13.根据权利要求9-12中任一项所述的装置，所述改进relu激活函数包含有三个阈值范围，其中：

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述改进relu激活函数包括三种线性函数，其中：

15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述第一线性函数的表达式为ax+b；所述第二线性函数的表达式为cx；所述第三线性函数的表达式为dx；其中，x为所述改进relu激活函数的输入参数；a、b、c、d为常数；a与c的差异小于所述预设阈值。

16.根据权利要求9-15中任一项所述的装置，其中，所述纺丝工艺的检测内容包括以下中的至少一种：飘丝、断丝、错丝、导丝钩不正、油嘴不正以及丝路有异物。

17.一种电子设备，包括：

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了纺丝工艺的检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取纺丝箱体的待检测图像；将待检测图像输入至丝路巡检模型中，得到纺丝工艺的检测结果；其中，丝路巡检模型中包含改进ReLU激活函数，改进ReLU激活函数中包含第一线性函数以及第二线性函数，且第一线性函数和第二线性函数的斜率差异小于预设阈值；第一线性函数用于对处在第一阈值范围内的输入参数进行特征提取；第二线性函数用于对处在第二阈值范围内的输入参数进行特征提取。根据本公开的方案，通过将改进ReLU激活函数作为丝路巡检模型的激活函数，可以提高丝线检测的效率。

技术研发人员：彭先涛,王鹏,刘明义,李大可,沈军,王丹丹,高佳波
受保护的技术使用者：浙江恒逸石化有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16